PS抠图方法及例子

当你要做一件事的时候,你会发现有好多东西不会。不过,不会并不重要,重要的是当你发现自己不会时,是否愿意尝试去学习。
其实,人生本来就是不断学习,不断进步的过程。
从今天开始,努力学习,不断进步,首先就从抠图开始吧 :D 接下来通过例子来记录一下抠图的方法:
例一:古代钱币

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0099/9646/f4f5993d-f92f-37ac-9e68-c8a1da2eae13.jpg[/img]
1.使用工具箱中[椭圆选框工具],在工具栏中单击[新选区]按钮
2.按住Alt+Shift组合键同时,单击钱币中心点并拖动绘制适合该钱币大小的正圆形,在[椭圆选框工具]的选项栏中单击[添加到选区]按钮
3.选择工具箱中[矩形选框工具],在选项栏中单击[从选区中减去]按钮,从钱币中间矩形左上角开始拖动到右下角,绘制矩形封闭路径
4.按Ctrl+J组合键,复制一个新图层“图层1”,在[图层]面板中隐藏背景即可

例二:星形小点心

[img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0099/9648/826d0723-8f75-3064-9a09-15fa032a180e.jpg[/img]
使用工具箱中的[多边形套索工具],绘制选区后,在工具栏中点击[添加到选区]按钮,按Shift+F6组合键快速执行[羽化]命令,设置羽化半径,点击[确定]按钮,按Ctrl+J组合键复制一个新图层“图层1”,在[图层]面板中将背景隐藏即可

此外[钢笔工具][钢笔工具]可以绘制直线,也可以绘制曲线
绘制直线:单击图像上某点作为起始点,再单击另一点作为终点,即可绘成一条直线
绘制曲线:单击图像上某点作为起始点,选合适位置再次单击并拖动鼠标可绘制曲线路径
有时绘制的路径与图像并不吻合,这时可以使用工具箱中的[路径选择工具]和[直接选择工具]调整路径。绘制完封闭路径后,选择工具箱[路径选择工具],单击刚才绘制的路径,会发现一些锚点并未与图像重合,这时选择工具箱[直接选择工具],选中锚点,锚点两侧会出现一个平衡杆,拖动平衡感的端点来调整相邻锚点间曲线弧度使之与图像吻合。此外也可以通过工具箱中的[添加锚点工具]和[删除锚点工具]来进行路径调整。
当路径绘制好后,按Ctrl+J组合键以选区为基础复制一个新图层“图层1”,在[图层]面板中隐藏背景即可完成抠图。

简单了解之后,会发现抠图so easy,isn't it?
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 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!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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