ps关于去除脸上的痘痘问题和美白问题

本文介绍两种有效的方法来去除照片中的痘痘并实现美白效果。一种是通过高斯模糊和历史笔刷,另一种则利用通道面板、滤镜等工具,使痘痘突出以便精确处理。此外还提供了一种快速美白皮肤的方法。

去除痘痘

方法一:

总体的思路是这样的,首先对这个画面先高斯模糊,模糊到痘痘和皮肤模糊成一块分不清为止。然后再用历史记录拍一个快照,并且将这个快照选为历史画笔的源笔触。再恢复到原来的画面,用历史笔刷清除痘痘。这样做很简单。

 

方法二:

首先选择通道面板,一般选择绿色通道。选取,可以看见此时斑点显现地特别明显。再用滤镜的other的high pass叫高亮反差的滤镜,调整好值,使得痘痘更加清除。如果还是不明显可以用通道计算的方法叠加成新的通道。最后得到一个新的通道后,反色一下,也就是ctrl+i。可以看到痘痘变成了白色。也许还有眼睛啊头发啊也是白色,可以用画笔把眼镜头发涂成暗色,再调整色阶,使得痘痘显得更加白,看起来更加明显。这时ctrl+通道就选中了痘痘。再回到rgb通道,在图层上做curve操作,使得痘痘变亮最后与皮肤融在一起。可以用模糊工具再局部修正。

 

美白

我们先对整个皮肤进行柔滑模糊,去除掉一些不和谐的点,再用简单工具,尺寸调到较大,可以大幅度地进行涂抹到满意为止。

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习修改: 通过阅读模型中的注释查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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