22、iPhone摄影与视频使用全攻略

iPhone摄影与视频使用全攻略

1. iPhone摄影编辑与管理

1.1 照片编辑

在编辑照片时,若出现失误,可选择橡皮擦工具擦除操作,点击撤销图标撤销上一步,或者点击取消来取消操作。还能对倾斜的图像进行矫正,操作方法是拖动照片下方的滑块,观察照片效果,满意后点击完成;若不满意,点击取消,再选择丢弃更改重新开始。对于有红眼问题的照片,点击屏幕右上角的红眼图标,然后点击想要修复的红眼即可。不过该工具仅适用于有红眼问题的照片,所以并非总能看到此图标。

1.2 Live Photos编辑

在6s及后续机型开启Live Photo功能拍摄的照片,点击编辑会出现Live Photo图标,可对视频和静态图像进行多种编辑。
- 选择关键照片 :选择Live Photo,点击编辑,再点击Live Photo图标,屏幕底部会出现逐帧滑动条。滑动手指到想要的帧,点击设为关键照片,然后点击完成。若改变主意,点击取消并丢弃照片。可通过帧上方的小点知道苹果默认的关键照片是哪一帧。
- 缩短视频长度 :点击编辑,用手指抓住滑动条的一端或两端并相应挤压,滑动条会变黄,满意后点击完成。
- 特殊编辑效果 :从图像底部向上拖动选择Live Photo,然后点击循环、弹跳或长曝光。循环效果会持续播放视频,直到手动停止;弹跳效果是场景先向前移动再反转;长曝光效果会模糊运动中的人物或物体,而静止的部分基本不变。应用这些效果的Live Photo会被放在名为“动画”的媒体类型相册中,可当作GIF使用。

1.3 第三方编辑工具 <

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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