ps改变叶子中的图片

                       Ps改变叶子中的图片

作者:蒋林松 写作时间:2019.4.2
我设计的是改变叶子中的图片,我们可以去网上找一些叶子比较大图片,导入我们PS,然后找到我们的钢笔工具,把你想要的部分给扣下来,下面我给大家看一张图片,这是没扣下来的叶子只是我把图片放在PS里面。
看图在这里插入图片描述

这就是我放进PS里面的图片大家可以看到他只是一张图片,下面就是我说的用钢笔工具把叶子给扣下来,扣的话要扣好不然效果不好。叶子扣下来后我们还要导入一张图片进去,导入图片个人喜欢图片。然后去色就是没颜色。然后我们再把自己喜欢的一部分放在叶子的中间,放好后我们把叶子的蚂蚁线给调出来,然后再点到我们最好放进去的图片cyrl+j把他接下来,你把原来导入的图片给关了,你就可以看到图片是叶子的那个形状,因为你看不到叶子只能看到图片是叶子的那个形状。下面看图。在这里插入图片描述

大家可以看到这张图片就是我上面描述的图片,可以看到右手下面的就是我们扣下的图片。这两张图片只是扣下来了,谁然这两种图片混合在一起不好看,所以我们要加一些样式进去才会让人看得舒服。下面就是双击我右下角点击的那个图层他会跳出一个图片,那就是我右上角那个图片,在哪张图片上我们把内发光和投影点上,那里面自己可以调投影和内发光。调好后我们看到图层上面有一个正常点击他在找到里面的正片叠低就可以了。我们的图片就做好了,下面给大家看我做好的图片。在这里插入图片描述

是不是挺好看啊,本人还在努力中希望大家多多支持。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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