【有利可图网】PS教程:给人物制作一种碎片打散效果

本篇教程的教程十分简单,利用一张枫叶的图案制作笔刷,刷出这样一种效果,同学们可以根据教程来试着学习一下,有的看上去比较复杂的一个效果,通过笔刷就可以轻松完成,在制作时候也没有什么要特别注意的,但是同学们也不能因为简单就觉得PS是简单的,它是一个需要不断去学习的体系,需要时间的练习才能有所造诣,一起来通过教程学习一下吧。

效果图:

操作步骤:

第一步,打开素材,这个教程需要两个素材,一个人物和一个枫叶。

第二步,把人物的图层ctrl+j复制一层,然后把低下的那个人物图层的人物去掉。

第三步,把枫叶缩小,ctrl加图层缩略图获得枫叶选区,填充黑色,把其他图层小眼睛都关掉,然后矩形选框工具把枫叶框选上,接下来找编辑,定义画笔预设,把这个枫叶定义成对应的笔刷。

第四步,定义好笔刷以后,我们开始设定画笔的预设,具体设置参考图如下,当然这没有固定值,小伙伴可以根据自己的需求来设定。

 

第五步,设置好画笔预设以后,给人物图层添加一个蒙版

第六步,添加好蒙版以后,选择画笔工具,前景色设置为黑色,不透明度和流量均设为百分百,然后画笔调到对应的大小值,在蒙版上进行涂抹,效果如图。

第七步,做好这个效果以后,新建图层,然后alt键在人物身上吸取不同颜色,在新建图层上开始一点点涂抹,这里可以每一样颜色涂一些,效果好一点。

这样整体效果便出来了。

 

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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