大合照如何拍好看?

本文介绍大合照拍摄技巧,如选择阴天柔和光线、安排错落站位、合理对焦、引导被拍者情绪等。若拍摄效果不佳,可使用Adobe Photoshop Elements 2021的Photomerge Group Shot功能,通过拷贝人脸无缝替换,还给出了详细操作步骤。

拍摄大合照时,要确保所有人都睁开双眼、直视镜头、表情自然,简直是不可能完成的任务。经验丰富的摄影师会一次拍摄许多张照片,并祈祷至少有一张能捕捉住人人都上镜的瞬间。

大合照如何拍好看?

1、摄影非常重要的要素就是光线。假如在室外拍摄的话,最佳天气是阴天拍摄,因为阴天的光线相对比较柔和,不会给人脸造成很大影响。阳光充足,逆光拍摄的时候,会让被拍者面部有黑影以及不清晰,而正面光会刺眼,使被拍者眯眼,表情狰狞。要对人脸部测光,保证脸部曝光精准。如果有大型闪光灯做补光,效果会更好,不要在树荫下面进行拍摄,否则会出现花脸的情况。

2、注意安排站位。有多排被拍者最好让他们的头错落开,因为有时会出现后面人物被挡住的现象。而且错落有致更为美观。

3、对焦”,及时主题跟相机的远和近的分别在同一水平的物件,他们的对焦距离是一样的,因此如果合照的两人是并排的,我们只需要对焦在其中一人身上即可;但如果是两三排的排列,我们要把对焦点放在中间第一排,如果是四排以上的合影,那么对焦放在第二排。第一点是因为根据景深的特点而得出的,一般都是后景深大于前景 深,所以,对焦第一排是很科学的。

4、注意被拍者的情绪引导。好的照片不仅仅需要构图光线,更为重要的是照片的表现力和情绪的感染力。按下快门的前几秒应该引导被拍者进入某种情绪并倒数321给人以调整面部表情的准备时间。

Photoshop Elements 2021让你就算拍不好也能让每个人绽放完美笑容!

就算所有的细节注意到了,但是也有可能拍出来的不是每个人的表情都到位,《Adobe Photoshop Elements 2021》让你不必再碰运气:就算照片中有人看向别处,只要使用这款 App 的“Photomerge Group Shot”(Photomerge 合成集体照)功能,就能把这个人的脸从其它照片中拷贝过来,完成无缝替换。

[dl]15-7615[/dl]

这项功能最适合用于连拍模式拍摄的照片。下面就来看看怎么用这一招吧:

1. 在《Photoshop Elements》的“Photo Editor”(照片编辑器)里打开两张集体照:一张是你想修正的“目标图”,另一张是你准备从中拷贝人脸的“素材图”。

2. 点按窗口顶部的“Guided”(编辑向导)>“Photomerge”>“Photomerge Group Shot”。

3. 把“目标图”拖进右侧的“Final”(成品)面板;把“素材图”加载到左侧的“Source”(素材)面板。把你想修正的照片放在右侧,把眨眼的成员表情自然的照片放在左侧。

把你想修正的照片放在右侧,把眨眼的成员表情自然的照片放在左侧。

4. 使用“Pencil Tool”(铅笔工具),在你想拷贝的脸上涂抹几下,让《Photoshop Elements》识别出目标人物。App 会自动选中整张脸。

不必精确勾画:只要在左侧照片的目标脸上稍微画几笔,通常就足以让《Photoshop Elements》明白你想替换掉右边的哪张脸了。

5. 万一替换过的脸没有严丝合缝地与身体衔接,可以点按“Show Regions”(显示区域),然后使用“Pencil Tool”(铅笔工具)扩展选择区域,或者用“Erase Tool”(橡皮擦工具)擦掉多余的部分。你可以放大图片以便精准操作。

用《Photoshop Elements》天衣无缝地完成“换脸”操作。

6. 获得满意的修正效果后,点按“Next”(下一步)与“Done”(完成),完美的大合照就大功告成了。

看完这篇文章,相信您对“大合照如何拍好看”也有所了解了吧,就算拍不好,也可以利用Photoshop Elements 2021,整合所有的照片,调整出完美的大合照。

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
使用Python处理合照可以借助多个库实现不同的图像处理和分析任务,以下是一些常见的方法和应用: ### 人脸检测与识别 借助OpenCV和face_recognition库可以在合照中检测和识别人脸。 ```python import cv2 import face_recognition # 加载合照 image = face_recognition.load_image_file("group_photo.jpg") # 检测人脸位置 face_locations = face_recognition.face_locations(image) # 绘制人脸框 for (top, right, bottom, left) in face_locations: cv2.rectangle(image, (left, top), (right, bottom), (0, 255, 0), 2) # 显示结果 cv2.imshow("Face Detection", cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 图像增强 使用OpenCV对合照进行亮度、对比度调整等增强操作。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载合照 image = cv2.imread("group_photo.jpg") # 调整亮度和对比度 alpha = 1.5 # 对比度 beta = 30 # 亮度 enhanced_image = cv2.convertScaleAbs(image, alpha=alpha, beta=beta) # 显示结果 cv2.imshow("Enhanced Image", enhanced_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 图像分割 利用OpenCV的分水岭算法对合照进行分割。 ```python import cv2 import numpy as np # 加载合照 image = cv2.imread("group_photo.jpg") gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) _, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU) # 去除噪声 kernel = np.ones((3, 3), np.uint8) opening = cv2.morphologyEx(thresh, cv2.MORPH_OPEN, kernel, iterations=2) # 确定背景区域 sure_bg = cv2.dilate(opening, kernel, iterations=3) # 确定前景区域 dist_transform = cv2.distanceTransform(opening, cv2.DIST_L2, 5) _, sure_fg = cv2.threshold(dist_transform, 0.7 * dist_transform.max(), 255, 0) # 找到未知区域 sure_fg = np.uint8(sure_fg) unknown = cv2.subtract(sure_bg, sure_fg) # 标记连通区域 _, markers = cv2.connectedComponents(sure_fg) markers = markers + 1 markers[unknown == 255] = 0 # 应用分水岭算法 markers = cv2.watershed(image, markers) image[markers == -1] = [0, 255, 0] # 显示结果 cv2.imshow("Segmented Image", image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` ### 应用场景 - **照片整理**:自动识别人脸,按照人物对合照进行分类整理。 - **安全监控**:在合照中检测特定人员,用于安全监控和门禁系统。 - **图像修复**:对合照中的损坏部分进行修复和还原。
评论
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