flash8绘制景深竹林

 最后效果
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417745.jpg[/img]
前言:利用模糊滤镜制作景深
1、新建2个文件。导入参考图片及绘建立绘画舞台,使用线条工具绘制轮廓
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417895.png[/img]
2、勾画竹节线条,注意透视的变化
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417697.png[/img]
蓝色标注线条分别为上/下水平竹节透视线
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417433.png[/img]
3、封闭线条,绿色标注见下图示
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417266.png[/img]
4、利用渐变上色
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417106.png[/img]
5、继续刻画暗部颜色
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417346.png[/img]
6、整体铺色
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417525.png[/img]
7、审视结构
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417227.png[/img]
8、新建一层,使用笔刷涂抹背景。转换为mc
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094417221.png[/img]
9、使用模糊滤镜建立景深
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094509692.png[/img]
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094509618.jpg[/img]
10、选中蓝线标注背景,转换为mc,新建图层,使用滤镜模糊,建立中层景深
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094509476.jpg[/img]
同上,再次建立景深
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094509212.jpg[/img]
11、刻画竹节
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011094509945.jpg[/img]
12、最后完成效果
[img]/Files/BeyondPic/2006-11/2/20061011100137144.jpg[/img]
总体感觉,绘画方面比之前有很大的进步,省去了最先磨蹭图的习惯。虽然flash的绘画功能仍不能和专业矢量相比,但感觉它和平面设计、传统绘画技术开始有着桥联
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/1633.html
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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