鼠绘技术效果内幕

以前,在制作图像特效时就会想到用Photoshop来处理.在FLASH创作中常用Photoshop辅助,这个样可制作出更多精美的效果,但笔者并不推崇使用这种结合,因为用photoshop处理后的位图导到FLASH中后,制作出来的SWF的K数非常高,我建议用FLASH本身的工具去实现,这样可以大大的减少K数.接下来我就针对使用FLASH来制作与Photoshop相关的特效,但由于swf格式不同于点阵图,制作出来也存在不可排除的不足;这就要看创作时看情况来取舍了
  [1b]一. 浮雕效果[/1b]
  大家在他细看Photoshop制作出来的浮雕字.可以将他分离为两个层,一个是文字层,另一个是浮雕特效层,其中浮雕特效层略带模糊.为此,我应用的FLASH中的[柔化填充边缘]的修改功能(菜单:修改---形状---柔化填充边缘)就可以搞定;
  如图一(浮雕效果)所示.[1]是FLASH制作出来的特效,与Photoshop很相近吧,但用FLASH制作出来的并存为SWF却比Photoshop要来得小,同时来具有属于矢量图性质.[2]是他离出来的特效层,首先用Ctrl+B将文字打散,然后使用[柔化填充边缘] (修改---形状---柔化填充边缘),将文字柔化(对话框参数值:距离11,步骤数11).[3]是分离出来的文字层,只是一般的文字,将它与特效层结合就组成了浮雕效果了;
[img]/uploads/allimg/080331/1059320.jpg[/img]
[图一:浮雕效果]
  [1b]二. 水晶效果[/1b]
  大家应该都看过苹果公司网站的按钮效果吧,这种效果用Photoshop来制作,步骤最少也要有20步,才能制作出精美的效果,用FLASH制作更是有难度,我试用了很多方法,并精简其步骤,总结出水晶效果方法;如果大家将需要制作时更细腻一点,可以增加效果的步骤;制作得更精美些即可;如图二(水晶效果)所示,左边是效果图,左边是分析图,分析图中,分别有四个组件(图形体.光源体.高亮辅助.高光),其中光源体的制作方法如下:
[img]/uploads/allimg/080331/1059321.jpg[/img]
图二:水晶效果
  首先选择[径向渐变]颜色,然后将两边都设置为白色,接着将右边的颜色的Alpha值设为0%;也就是使其中一边变为透明;设置完成后就可以在”图形体”的上画一个同心圆;使整体变得发亮;
[img]/uploads/allimg/080331/1059322.jpg[/img]
图三:光源体混色器设置
  最后, 高亮辅助.也是采用上法的方法,而高亮部分只是用笔刷画的,所以在这里就不再赘述了;
  [1b]三. 发亮效果[/1b]
  其实发亮效果的制作应用很广,例如霓虹灯之类的灯光等等,但简单的发亮效果却与刚才我们讲过的浮雕体是一样的,只是将背景如柔化的对像颜色改变罢了;如图四(发亮效果)所示,这种方法常用于特效字的创作,因为它实现方便;
[img]/uploads/allimg/080331/1059323.jpg[/img]
图四:发亮效果一
  还有一种发光体的创作,也就是探射效果,接下来我就就针对”发光体”中的投身效果给大家讲讲
[img]/uploads/allimg/080331/1059324.jpg[/img]
图五:探射性发亮体
  其中探射体是由数个渐变淡化效果组成的,只要制作一个组成元数,就可以复制粘贴,并将元素移到相应的位置即可,组成元素的制作如下:
  首先画一个椭圆型,然后接选择线性渐变颜色,并在混色器中设置(如图六所示),并用颜色桶工具填充椭圆形即可以得到元素,最后就将元素转成图片,最后复制数个图片叠加并设置相应的Alpha透明程度就可以了;
[img]/uploads/allimg/080331/1059325.jpg[/img]
图六:探射发亮体组成元素示意图
[1b]  后话:[/1b]以上是常用的几种效果,我在制作这些效果时总结出一点点经验,那就是:所有的效果都是由”渐变”+”元素性属”+”柔化填充边缘”所组成;所以,大家可以在这几项多下点功夫,特别是初学者;到这里,鼠绘内幕技术的教程全部结束,但大家的鼠绘学习却不能就此止步,因为这只是鼠绘的开始;优秀作品的背景,都是无数次尝试与学习;这也是教程最后想说的话,最后祝大家学有所成;
本文转自:http://www.5uflash.com/flashjiaocheng/Flashdonghuajiaocheng/1574.html
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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