冰天雪地摄影技巧创意色彩指南

本文提供冰天雪地摄影的创意思路,通过不同时间、地点和佳能相机丰富的色彩设置,为皑皑白雪着色,展现雪景的多样化色彩。包括清晨、黄昏和夜晚三个时段的独特色彩呈现,以及如何利用不同角度的光线创造出不同色彩的雪景。

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通常我们看到的雪景是这样的:“林海雪原中,寂静无风,皑皑白雪覆盖着大地,纯净、无色、清新。”而在绝大多数影友拍摄的作品中,都能很好地展现雪的纯洁和白净。那你是否有想过拍些与众不同的画面呢?是否也有想过雪也不仅仅是白的,也可以是光彩夺目的?下面,我们就为大家提供几个创意思路,通过不同时间、地点和佳能相机丰富的色彩设置,为皑皑白雪着色。

雪不只是白 冰雪摄影创意色彩指南
焦距:70mm 光圈:f/5.0  ISO感光度:100

曝光时间:1/200 曝光补偿:0EV 白平衡:手动

通常我们看到和拍到的雪景是这样的,基本与黑白无异

走在雪原上,满目净是纯粹清新的白色,这时候我们总是喜欢把注意力放在一些具体景物的组合。

1、不同时间的雪,有不同的色彩

喜欢拍摄风光的影友都知道,一天中最适合拍摄风光作品的是清晨和傍晚,然而在拍摄雪景时,还可以加上晴朗的夜晚。在这三个不同时间段,我们可以拍摄到不同色彩的雪景画面。

雪不只是白 冰雪摄影创意色彩指南
焦距:70mm 光圈:f/5.0  ISO感光度:100

曝光时间:1/320 曝光补偿:+0.7EV 白平衡:手动

使用EOS 5D Mark III拍摄

清晨(5:00-9:00):清新的蓝,或者是耀眼的金黄,给人一份清爽、寒冷中透着的温暖。

雪不只是白 冰雪摄影创意色彩指南
焦距:70mm 光圈:f/5.6  ISO感光度:100

曝光时间:1/200 曝光补偿:+1EV 白平衡:手动

使用EOS 5D Mark III拍摄

黄昏(15:00-18:00):大地上洒满璀璨的余晖,带着橘红的金黄色为雪原披上了温馨而高贵的外衣。

雪不只是白 冰雪摄影创意色彩指南
焦距:70mm 光圈:f/5.0  ISO感光度:800

曝光时间:1/60 曝光补偿:0EV 白平衡:手动

使用EOS 5D Mark III拍摄

夜晚(00:00-03:00):晴朗的夜晚,不论是皓月当空,还是繁星闪耀,都是极其适合拍摄雪景的时候。这时,你能拍摄到附着了紫色的雪原,大地此时就像一位身着丝绸质地晚礼服的性感女郎,神秘而诱人浮想联翩。

2、不同角度的光线,创造出不同色彩的雪

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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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