PS:动图加文字(一)

PS技巧:GIF动图加文字

PS是一款功能强大的图片编辑软件,今天我们学习利用PS给GIF动图加文字的方法。
在此只介绍两种常用用法:

  1. 给动图每一帧加相同文字
  2. 给动图中某几帧(可连续也可不连续)加文字

以PS 2019 版本为例(其他版本操作方法相同,只是面板设置可能稍有不同)
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给动图每一帧加相同文字

  1. 打开PS软件,打开一张动图
    在这里插入图片描述
  2. 打开“图层”窗口(一般软件自动打开图层,若发现图层已打开则可以跳过这步):按快捷键F7或者点击PS界面最上方一栏中的“窗口(W)”,在窗口的下拉菜单中点击“图层”即可。
    下面就上述的第二种方法做简单介绍:
    (1)找到“窗口”
    在这里插入图片描述
    (2)点击“窗口”,在下拉菜单中选择“图层”
    在这里插入图片描述
    (3)显示图层
    在这里插入图片描述
  3. 建立文本图层,并移动其至图层最后一层
    (1)在PS界面最左侧工具栏中点击文字工具,在某个位置加入文字
    在这里插入图片描述
    (2)点击图层中的文本图层(刚刚输入的文本)进行抓取(长按),移动至图层的最后一层
    在这里插入图片描述
    最后一层
    在这里插入图片描述
  4. 最后保存图片为web格式即可:按快捷键Alt+Ctrl+Shift+s,或者在PS界面最上方一栏的“文件”中选择“存储为web格式”
    可以选择最下角的“预览”(浏览器中预览)、右下角的“播放”符号(在当前PS界面预览)、中间的“存储”(保存图片后利用其它图片软件观看图片)
    在这里插入图片描述
    存储时遇到选择图片保存格式的问题可忽略,一般计算机默认为常用格式;
    遇到PS警告的问题忽略,点击“确定”;
    涉及本篇博客遇到其他问题的可以下方留言。

给动图中某几帧(可连续也可不连续)加文字 操作方法请见下一篇博客, PS:动图加文字(二)

内容概要:本文介绍了个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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