《摄影师的后期课:抠图与合成篇》素材资料

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给大家带来的是《摄影师的后期课:抠图与合成篇》素材资料,介绍了关于摄影师、摄影后期、抠图、合成、摄影后期方面的内容,本书是由人民邮电出版社出版,已被190人关注,由热心网友田博敏 提供,目前本书在摄影后期类综合评分为:7.6分

编辑推荐

本系列书籍在介绍每一个特殊技术要点之前,都会讲解相关原理,帮助读者在理解和掌握相关原理后学习数字摄影的后处理技术,事半功倍。《摄影师后期课程抠图与合成》全面分析摄影后期原理解读抠图入门五大基础知识,掌握抠图六大核心技术,玩超现实特效合成。通过全书多个抠图与合成的综合案例,提供111分钟的多媒体教学视频,将原理融入修复实践,让读者快速学会使用Photoshop进行抠图与合成的思路和技巧。扫描封底二维码,关注微信官方账号ptpress摄影师,关注成功,回复书中第51页左下角的数字,即可获得本书赠送的后处理案例文件。

内容简介

《摄影师后期课程》系列书籍共7本,多领域、全方位地讲解了数码摄影后期技术。这本书是《摄影师后期课程》系列的《抠图与合成篇》。本书共8章,介绍了抠图的五个基本问题,基本选择工具,智能选择工具,钢笔抠图工具,蒙版抠图,通道抠图,从抠图到合成,超现实合成。这本书有很多针对性很强的实战案例,可以帮助读者巩固学习成果,逐步培养后期抠图的能力和合成的创造性思维。这本书附有多媒体视频教学资料,可以帮助读者提高学习效率。这本书适合数码摄影、广告摄影、照片处理等领域各个层次的读者阅读。无论是专业摄影师还是普通摄影爱好者,都可以通过这本书快速提高照片的后期处理水平。

作者简介

郑志强 Gao级摄影师、畅销摄影书作家、豆瓣阅读专栏作家、百度阅读知名作者、公众号“深度行摄”创始人,北京新阅千知文化传播有限公司总经理。出版了大量摄影拍摄及数码后期类图书,深受广大读者的好评。著有《数码单反摄影宝典》、“简单摄影课”和“摄影师的后期课”系列等多本图书。

目录

  • 第01 章 抠图的五大基础问题 001
  • 1.1 选区 002
  • 选区的概念 002
  • 选区的运算 003
  • 选区用途一:局部调整 005
  • 选区用途二:合成 007
  • 不显示蚂蚁线的选区 010
  • 选区的50% 灰度原理 012
  • 1.2 羽化 014
  • 先选区后羽化 015
  • 先设羽化值,后建选区 017
  • 羽化设置的警告 017
  • 1.3 抠图核心功能:边缘调整 019
  • 1.4 利用Alpha 通道保存选区 027
  • 选区的保存 027
  • 选区的载入 029
  • 1.5 有关选区的其他命令 031
  • 移动选区及相关内容 031
  • 选择菜单内的命令 032
  • 第02 章 基本选择工具 033
  • 2.1 规则几何选区工具 034
  • 矩形选框工具 034
  • 椭圆选框工具 034
  • 单列与单行选框工具 035
  • 案例1:几何选区调整 036
  • 案例2:建立画框 039
  • 案例3:选框创意—画中画 042
  • 2.2 不规则几何选区工具 048
  • 案例1:套索工具抠图 049
  • 案例2:多边形套索工具抠图 051
  • 套索工具与多边形套索工具都
  • 适合做什么 055
  • 磁性套索工具的宽度、对比度和频率 057
  • 案例3:磁性套索工具 多边形套索
  • 工具快速切换抠图 062
  • 第03 章 智能选择工具 065
  • 3.1 快速选择工具 066
  • 画笔直径设定 067
  • 对所有图层取样 068
  • 自动增强 069
  • 3.2 魔棒工具 070
  • 取样大小与容差 071
  • 消除锯齿 074
  • 连续 075
  • 3.3 色彩范围 078
  • 颜色容差与界面设定 080
  • 本地化颜色簇与人脸检测 082
  • 颜色取样 085
  • 中间调 086
  • 3.4 智能选择工具实战 086
  • 案例1:抠图 086
  • 案例2:进行局部渲染 091
  • 案例3:小清新人像的制作 095
  • 案例4:优化风光照片的影调层次 100
  • 3.5 焦点区域 105
  • 3.6 本章总结 110
  • 第04 章 钢笔抠图实战 111
  • 4.1 认识钢笔工具 112
  • 钢笔工具用途 112
  • 钢笔工具的使用方法 115
  • 钢笔工具的编辑 117
  • 4.2 三种常见的钢笔工具 120
  • 一般钢笔工具 121
  • 自由钢笔工具 121
  • 弯度钢笔工具 122
  • 案例:利用钢笔工具抠取化妆品 123
  • 第05 章 蒙版抠图 131
  • 5.1 理解蒙版 132
  • 蒙版概念 132
  • 蒙版与选区的关系 134
  • 5.2 常用的五大类蒙版 139
  • 快速蒙版 139
  • 矢量蒙版 143
  • 剪贴蒙版 151
  • 图层蒙版 155
  • 混合颜色带 164
  • 5.3 蒙版抠图实战 169
  • 用快速蒙版辅助肢体塑型 169
  • 利用图层蒙版控制影调 173
  • 抠星空 179
  • 第06 章 通道抠图 193
  • 6.1 理解通道 194
  • 无处不在的通道 194
  • 通道的用途 198
  • 6.2 通道的类型 199
  • 颜色通道的抠图应用 200
  • Alpha 通道 204
  • 6.3 通道抠图的两类重要操作 206
  • 选区合并 206
  • 通道混合 208
  • 6.4 一般通道抠图:复杂的头发丝 211
  • 6.5 通道混合抠图:半透明婚纱 218
  • 第07 章 从抠图到合成 2 2 9
  • 7.1 合成的必要条件 230
  • 光影的统一 230
  • 白平衡(色彩冷暖)的一致 231
  • 透视规律要协调 231
  • 清晰度要合理 231
  • 色彩饱和度要协调 231
  • 7.2 蒙版直接合成 232
  • 7.3 抠图与合成 239
  • 第08 章 超现实合成 253
  • 8.1 HDR 合成 254
  • 8.2 全景合成 261
  • 案例1:单层接片 261
  • 案例2:多层接片 268
  • 8.3 后期合成多重曝光效果 274
  • 8.4 堆栈合成 278
  • 案例1:车轨(值) 278
  • 案例2:流云(平均值) 284
  • 案例3:星轨(堆栈法) 290
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精选笔记1:Opencv实现抠图背景图替换功能

16小时46分钟前回答

本文实例为大家分享了Opencv实现抠图替换背景图的具体代码,供大家参考,具体内容如下

下面简单图片演示一下:

提取mask:

Opencv实现抠图背景图替换功能===>Opencv实现抠图背景图替换功能

替换背景:

Opencv实现抠图背景图替换功能 + Opencv实现抠图背景图替换功能=Opencv实现抠图背景图替换功能

python的opencv代码如下:

# coding=utf-8
 
import cv2
import numpy as np
 
img=cv2.imread('lp.jpg')
img_back=cv2.imread('back.jpg')
#日常缩放
rows,cols,channels = img_back.shape
img_back=cv2.resize(img_back,None,fx=0.7,fy=0.7)
cv2.imshow('img_back',img_back)
 
rows,cols,channels = img.shape
img=cv2.resize(img,None,fx=0.4,fy=0.4)
cv2.imshow('img',img)
rows,cols,channels = img.shape#rows,cols最后一定要是前景图片的,后面遍历图片需要用到
 
#转换hsv
hsv=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2HSV)
#获取mask
lower_blue=np.array([78,43,46])
upper_blue=np.array([110,255,255])
mask = cv2.inRange(hsv, lower_blue, upper_blue)
cv2.imshow('Mask', mask)
 
#腐蚀膨胀
erode=cv2.erode(mask,None,iterations=1)
cv2.imshow('erode',erode)
dilate=cv2.dilate(erode,None,iterations=1)
cv2.imshow('dilate',dilate)
 
#遍历替换
center=[50,50]#在新背景图片中的位置
for i in range(rows):
 for j in range(cols):
 if dilate[i,j]==0:#0代表黑色的点
  img_back[center[0]+i,center[1]+j]=img[i,j]#此处替换颜色,为BGR通道
cv2.imshow('res',img_back)
 
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。

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学习笔记

13小时1分钟前回答

python和opencv实现抠图

本文实例为大家分享了python实现抠图的具体代码,供大家参考,具体内容如下 其中使用了opencv中的grabcut方法 直接上代码 # encoding:utf-8# 图像提取# create by import numpy as npimport cv2from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('1.jpg')mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8) bgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64)fgdModel = np.zeros((1, 65), np.float64) rect = (20, 20, 413, 591)cv2.grabCut(img, mask, rect, bgdModel, fgdModel, 10, cv2.GC_INIT_WITH_RECT) mask2 = np.where((mask == 2) | (mask == 0), 0, 1).astype('uint8')img = img * mask2[:, :, np.newaxis]img += 255 * (1 - cv2.cvtColor(mask2, cv2.COLOR_GRAY2BGR))# plt.imshow(img)# plt.show()img = np.array(img)mean = np.mean(img)img = img - meanimg = img * 0.9 + mean * 0.9img /= 255plt.im……