[原创] 小糖手绘杰伦

本文介绍了一种将普通照片转化为手绘风格的Photoshop教程。教程涵盖了磨皮、色彩平衡调整、绘制眼睛等多个步骤,并强调在创作过程中融入个人创意的重要性。


[转自]http://68ps.5d6d.com/thread-12060-1-10.html

题记,昨天做了这图,有很多人不为理解,说这个地方没有做对,不应该这么弄,头发不该这么做什么什么的。其实,我觉得不应该照搬书上,我们在创作的过程中,应该有自己的想法,不一定全部照着书上来,只要最终效果好看就OK

 

原图

 

最终效果

 

 

 

下面,我们来介绍具体做法:

 

1.首先,我们打开原图,进行稍微的磨皮处理,这里先用表面模糊,半径30,阈值15(如图)

 

2.然后复制图层,进行数值1以内的高斯模糊,设置为滤色

  如果光线太亮,可以ctrl+shift+alt+e盖印所有可见图层,然后用ctrl+m曲线,把光线稍微降低,效果如下

 

3.接下来顺着发丝的走向和光线,选择涂抹工具,进行涂抹

 

4..接下来盖印ctrl+shift+alt+e所有可见图层到一个新的图层,进行色彩平衡调整,数值如图

 

5复制刚才进行色彩平衡的图层,把前景和背景颜色设置为默认的黑和白色,然后选择滤镜,素描-粉笔和炭笔,数值默认即可。

 然后把执行了滤镜的图层混合模式设置为正片叠底,不透明度为40%

如图:

  

效果看到了吧,这一部的意图在于给人物一种更像手绘的感觉,以往的教程很多追求脸部的美白,但是这个教程注重脸部的手绘感

6.接下来绘制眼睛,先用钢笔工具勾勒出眼线,黑色压力描边1像素,然后用加深减淡工具修改,使得更加自然,然后再用钢笔工具勾出眼白,填充白色,继续同样的方法画出眼球,填充黑色,然后用减淡工具涂抹高光部分,如图效果:

 

然后对眼白图层的样式进行如下设置:

 

其中,斜面浮雕中颜色为#cb8787   ,光泽中颜色为#ecd1d1

然后稍稍用草画笔描一点点睫毛和眉毛,设置适当透明度,最后眼睛下过如下:

 

 

7.接下来把任务的鼻子、嘴巴、以及衣服、脸等轮廓用钢笔工具勾勒出来,用黑色描边1像素,不选择压力模式,透明度在34%左右。然后用加深减淡、橡皮擦工具进行调整。

如图:

 

8.最后是头发部分的处理,这里需要重点说一下,这里的头发风格和以往都不一样,做的是一种凌乱的感觉,而且不追求真实,体现线条美,大家看了别喷我,因为我觉得这是一种创新的过程

用钢笔工具先勾出前面头发的中、右、左、已经后和凌乱的碎发

然后分别用不同的自己喜欢的颜色描边,1像素,为了体现凌乱的感觉,这里不采用压力模式。用加深减淡进行细节调成,体现层次感

然后调整透明度,这里不要求头发真实,主要体现线条美

 

大家做的时候要有点耐心,可以按住alt用移动工具多复制几个图层,然后移动图层位置的方法来增加线条

 

最后大大最终效果

 

 

 

 

这个教程就到此为止了,我想说的是,大家要用于创新,美图就在我们手中

<!--++ plugin_code qcomic begin--><!--++ plugin_code qcomic end-->
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
内容概要:本文详细介绍了基于嵌入式Linux平台的工业物联网关Python SDK二次开发的全流程,涵盖硬件适配、核心库选型、数据采集、协议转换、边缘计算与云端上报等关键技术环节。通过树莓派4B实例,演示了使用pymodbus、paho-mqtt、RPi.GPIO等库实现Modbus RTU数据采集、MQTT协议转换、温度异常检测及本地声光报警的完整功能,并提供了开机自启、性能优化与故障排查方案。同时拓展了OPC UA协议接入、滑动窗口异常检测和云端指令响应等进阶能力,形成一套可复用的工业网关开发框架。; 适合人群:具备Python编程基础和嵌入式开发经验,从事工业物联网、智能制造、边缘计算等相关领域的研发人员或系统集成工程师;尤其适合需要快速实现网关定制化功能的技术团队。; 使用场景及目标:① 掌握在树莓派等嵌入式Linux设备上搭建工业网关Python开发环境的方法;② 实现多协议(Modbus、OPC UA)数据采集与向MQTT等云端协议的转换;③ 在边缘侧完成实时数据处理与异常告警,提升系统响应速度与可靠性;④ 构建稳定、可扩展的工业网关原型并支持远程运维。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码示例在真实硬件环境中动手实践,重点关注模块化设计思路与异常处理机制,同时参考问题排查表进行调试验证,以深入理解工业级Python应用的稳定性要求与优化策略。
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