Photoshop滤镜巧绘蕾丝花边相框(转)

本文介绍了一种使用Photoshop滤镜快速创建精美蕾丝花边相框的方法。通过应用玻璃、扭曲及锐化等滤镜,只需几步即可完成。适合初学者快速掌握并应用于实际图片处理中。
Photoshop滤镜巧绘蕾丝花边相框(转)[@more@]

  本实例主要运用了Photoshop的玻璃、扭曲、锐化滤镜,简单几个步骤就可以生成比较规则的蕾丝花边相框。

  完成效果图如下:

1160293490_ddvip_8031.jpg

  1.打开图片,在图层面板上双击,解锁背景层。

1160293491_ddvip_6809.jpg

  2.用矩形工具选一个比图片略小的框,点菜单“选择----反选”,然后进入快速蒙板。

1160293491_ddvip_860.jpg

  3.选择菜单“滤镜----扭曲----玻璃”,设置值分别是3 、1 、150 、微晶体,如图。

1160293492_ddvip_1852.jpg

  4.滤镜----像素化----碎片1次, 滤镜----锐化-----锐化3次.

1160293492_ddvip_4029.jpg

  5.退出快速蒙板,delete删除.

1160293493_ddvip_1342.jpg

  6.选择----反选,编辑----描边,选择-----取消选择,最后完成.

1160293494_ddvip_1299.jpg

来自 “ ITPUB博客 ” ,链接:http://blog.itpub.net/10752043/viewspace-949589/,如需转载,请注明出处,否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/10752043/viewspace-949589/

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值