2.3 从外部置入图片 [Ps教程]

本教程演示了如何在Photoshop CC中导入其他软件制作的矢量图片。通过双击工作区打开文件,使用[文件>置入]命令导入图片并调整大小以适配背景。

原文:http://coolketang.com/staticPhotoshop/5a98d34717d009003595e7d2.html

1. 本节课将为您演示如何导入,由其它软件制作的矢量图片,首先双击系统工作区的空白处,弹出[打开]窗口。 



2. 在弹出的[打开]窗口中,双击打开该示例图片。 


3. 接着依次点击[文件 > 置入]命令,往系统中导入其它图片。 


4. 


5. 在弹出的[置入]窗口中,双击置入该素材图片。 


6. 图片素材已经被您置入到当前的文档中。现在您需要缩小圣诞老人以适配背景画面。在图片右上角的锚点处按下鼠标,并向左下角滑动一段距离。 


7. 然后点击键盘上的回车按钮,完成对置入图片的缩放操作。 


8. 最后使用键盘上的快捷键,保存最终的结果,并结束本节课程。 


本文整理自:《Photoshop CC互动教程》,真正的[手把手]教学模式,用最快的速度上手Photoshop,苹果商店App Store免费下载:https://itunes.apple.com/cn/app/id822431555,或扫描本页底部的二维码。课程配套素材下载地址:资料下载



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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