目次
導入
基本的な知識のレビュー
コアコンセプトまたは関数分析
写真編集と合成の定義と機能
それがどのように機能するか
使用の例
基本的な使用法
高度な使用
一般的なエラーとデバッグのヒント
パフォーマンスの最適化とベストプラクティス
ホームページ ウェブフロントエンド PS チュートリアル 高度なPhotoshopチュートリアル:マスターレタッチと合成

高度なPhotoshopチュートリアル:マスターレタッチと合成

Apr 17, 2025 am 12:10 AM
画像処理

Photoshopの高度な写真編集および合成技術には、次のものが含まれます。1。基本操作にレイヤー、マスク、調整層を使用します。 2。画像ピクセル値を使用して、写真編集効果を実現します。 3.複雑な合成のために複数の層とマスクを使用します。 4.「液化」ツールを使用して、顔の特徴を調整します。 5.画像処理レベルを改善し、専門レベルの効果を実現できる繊細な写真編集には、「周波数分離」テクノロジーを使用します。

導入

デジタル画像処理の世界では、Photoshopが王です。あなたがプロの写真家であろうと新しいデザイン愛好家であろうと、Photoshopの高度なスキルをマスターすることで、群衆から作品を際立たせることができます。この記事では、Photoshopの高度な写真編集と合成テクノロジーの詳細な議論を紹介し、画像処理レベルを改善するのに役立ちます。この記事を読むことで、Photoshopの高度なツールと機能を使用して、専門的な画像の変更と複雑な画像合成を実行する方法を学びます。

基本的な知識のレビュー

高度なテクニックに飛び込む前に、Photoshopの基本を確認しましょう。 Photoshopは、高度な写真編集と合成の基礎となるレイヤー、マスク、調整層などの豊富なツールと機能を提供します。レイヤーは、個々の編集と調整のために画像のさまざまな部分を分離するのに役立ち、マスクを使用すると、どのパーツが編集されるかを正確に制御できます。調整層は、画像の色と明るさを調整する非破壊的な方法を提供します。

コアコンセプトまたは関数分析

写真編集と合成の定義と機能

レタッチとは、画像の変更と強化を指し、画像をより美しく見えるようにしたり、特定の視覚効果に適合させたりすることです。これには、欠陥の削除、肌のトーンの調整、詳細の向上などが含まれます。 Compositingは、複数の画像要素を組み合わせて新しい画像またはシーンを作成することです。高度な写真編集と合成により、画像の品質が向上するだけでなく、クリエイターがより複雑で創造的な視覚効果を実現することもできます。

写真の編集と合成は、商業広告、映画のポストプロダクション、芸術的な創造で広く使用されています。それらは画像の美学を強化するだけでなく、特定の感情とメッセージを伝えます。

それがどのように機能するか

画像の編集と合成のコアは、画像の正確な制御と調整にあります。簡単な写真編集の例を見てみましょう:

 npとしてnumpyをインポートします
PILインポート画像から

#オープンイメージimg = image.open( 'input.jpg')
img_array = np.array(img)

#明るさを調整してくださいBrightness_Factor = 1.1
img_array = np.clip(img_array * brightness_factor、0、255).astype(np.uint8)

#イメージimage.fromarray(img_array).save( 'output.jpg')を保存
ログイン後にコピー

この例は、画像の明るさを調整することにより、簡単な編集を実行する方法を示しています。画像ピクセル値を操作することにより、さまざまな写真編集効果を実現できます。

合成の動作原理はより複雑で、通常、複数の層の動作とマスクの使用が含まれます。これが簡単な合成例です。

 npとしてnumpyをインポートします
PILインポート画像から

#バックグラウンド画像を開く背景= image.open( 'background.jpg')。変換( 'rgba')
background_array = np.array(background)

#前景の画像を開く前景= image.open( 'forground.png')。変換( 'rgba')
foreground_array = np.array(前景)

#合成画像結果= np.where(forground_array [...、3:] == 255、foreground_array、background_array)

#composite image image.fromarray(result).save( 'composite.jpg')を保存
ログイン後にコピー

この例では、背景画像を使用して前景画像を合成することにより、新しい画像を作成します。前景画像(Alphaチャネル)の透明度は、どの部分が背景画像に合成されるかを決定します。

使用の例

基本的な使用法

Photoshopの「液化」ツールを使用して、顔の機能を調整する簡単な写真編集の例を見てみましょう。

 CV2をインポートします
npとしてnumpyをインポートします

#画像を読むimg = cv2.imread( 'face.jpg')

#液化関数def Liquidy(IMG、ポイント)を定義します。
    h、w = img.shape [:2]
    mask = np.zeros((h、w)、dtype = np.uint8)
    x、yのポイント:
        cv2.circle(マスク、(x、y)、50、255、-1)
    result = cv2.seamlessclone(img、img、mask、(w // 2、h // 2)、cv2.normal_clone)
    返品結果

#調整するポイントを定義= [(100、100)、(200、200)]

#液化効果結果を適用= Liquidify(IMG、ポイント)

#結果を保存cv2.imwrite( 'liquiified_face.jpg'、result)
ログイン後にコピー

この例では、OpenCVのseamlessClone関数を使用して、Photoshopの液化効果をシミュレートし、調整ポイントを定義することで顔の特徴を変更します。

高度な使用

次に、高度な写真編集のためのPhotoshopの「周波数分離」テクノロジーを使用して、より複雑な合成例を見てみましょう。

 npとしてnumpyをインポートします
PILインポート画像から
Scipy.Signal Import Gaussian、Convolve2dから

#open image img = image.open( 'portiled.jpg')。変換( 'rgb')
img_array = np.array(img)

#ガウスファジー関数def gaussian_blur(img、sigma)を定義します。
    kernel = gaussian(3、sigma).reshape(3、1)
    return convolve2d(img、kernel、mode = 'same'、boundary = 'symm')

#周波数分離low_freq = gaussian_blur(img_array、5)
high_freq = img_array -low_freq

#低周波レイヤーlow_freq_adjusted = low_freq * 1.1を調整する

#マージ周波数層result = low_freq_adjusted high_freq
result = np.clip(result、0、255).astype(np.uint8)

#結果image.fromArray(result).save( 'freick_separed.jpg')を保存します
ログイン後にコピー

この例では、画像を周波数分離テクノロジーを使用して画像を低周波と高周波層に分割し、より繊細な画像編集効果を実現するために個別に調整します。

一般的なエラーとデバッグのヒント

高度な写真編集と合成を行う際の一般的な間違いは次のとおりです。

  • 過剰リトリック:画像を過剰調整すると、不自然な効果につながる可能性があります。この問題を回避するために、非破壊的な編集に調整レイヤーを使用して、調整前後の比較を表示することができます。
  • マスクエラー:合成の場合、マスクが不適切に使用される場合、不自然なエッジまたは画像の詳細の喪失を引き起こす可能性があります。この問題は、マスクの羽毛と透明性を調整することで解決できます。
  • パフォーマンスの問題:大きな画像を使用すると、Photoshopは非常に遅くなる可能性があります。スマートオブジェクトと調整層の組み合わせを使用して、パフォーマンスを最適化できます。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、Photoshopの使用を最適化すると、作業効率が大幅に向上する可能性があります。ここにいくつかの最適化の提案があります:

  • 調整レイヤーとスマートオブジェクトを使用します。調整レイヤーは、編集をより柔軟にすることができますが、スマートオブジェクトは画像処理中にメモリの使用を減らすことができます。
  • バッチ:多数の画像を処理する必要があるタスクの場合、Photoshopのアクションとバッチ関数を使用してワークフローを自動化できます。
  • プラグインとスクリプト:Photoshopのプラグインとスクリプトは、機能を拡張し、作業効率を向上させることができます。たとえば、Pythonスクリプトを使用して、いくつかの繰り返しタスクを自動化できます。

コードを書くときは、コードを読み取り可能で維持することも非常に重要です。ここにいくつかのベストプラクティスがあります:

  • コメントコード:コードに詳細なコメントを追加して、各ステップの役割と原則を説明します。
  • モジュラーコード:コードをさまざまな関数またはモジュールに分割して、コードの再利用性と保守性を向上させます。
  • テストとデバッグ:コードをリリースする前に、コードの正確性と安定性を確保するために、十分なテストとデバッグを実施します。

これらの高度なテクニックとベストプラクティスを習得することにより、Photoshopでより複雑でプロフェッショナルな画像編集効果と合成効果を達成することができます。この記事が新しいインスピレーションをもたらし、画像処理の旅に役立つことを願っています。

以上が高度なPhotoshopチュートリアル:マスターレタッチと合成の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

このウェブサイトの声明
この記事の内容はネチズンが自主的に寄稿したものであり、著作権は原著者に帰属します。このサイトは、それに相当する法的責任を負いません。盗作または侵害の疑いのあるコンテンツを見つけた場合は、admin@php.cn までご連絡ください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

脱衣画像を無料で

Clothoff.io

Clothoff.io

AI衣類リムーバー

Video Face Swap

Video Face Swap

完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

ホットツール

メモ帳++7.3.1

メモ帳++7.3.1

使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版

SublimeText3 中国語版

中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1

ゼンドスタジオ 13.0.1

強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6

ドリームウィーバー CS6

ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

画像処理タスクでワッサーシュタイン距離はどのように使用されますか? 画像処理タスクでワッサーシュタイン距離はどのように使用されますか? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

EarthMover's Distance (EMD) としても知られるワッサーシュタイン距離は、2 つの確率分布間の差を測定するために使用される指標です。従来の KL 発散または JS 発散と比較して、Wasserstein 距離は分布間の構造情報を考慮に入れるため、多くの画像処理タスクで優れたパフォーマンスを示します。 Wasserstein 距離は、2 つのディストリビューション間の最小輸送コストを計算することにより、あるディストリビューションを別のディストリビューションに変換するために必要な最小作業量を測定できます。このメトリクスは、分布間の幾何学的差異を捉えることができるため、画像生成やスタイル転送などのタスクで重要な役割を果たします。したがって、ワッサーシュタイン距離が概念になります

C# 開発における画像処理とグラフィカル インターフェイスの設計の問題に対処する方法 C# 開発における画像処理とグラフィカル インターフェイスの設計の問題に対処する方法 Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

C# 開発における画像処理とグラフィカル インターフェイス設計の問題に対処する方法には、特定のコード サンプルが必要です はじめに: 最新のソフトウェア開発では、画像処理とグラフィカル インターフェイス設計は一般的な要件です。 C# は汎用の高水準プログラミング言語として、強力な画像処理機能とグラフィカル インターフェイス設計機能を備えています。この記事は C# に基づいており、画像処理とグラフィカル インターフェイスの設計の問題に対処する方法について説明し、詳細なコード例を示します。 1. 画像処理の問題: 画像の読み取りと表示: C# では、画像の読み取りと表示は基本的な操作です。使用できます。N

ビジョントランスフォーマー(VIT)モデルの動作原理と特性の詳細な分析 ビジョントランスフォーマー(VIT)モデルの動作原理と特性の詳細な分析 Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer (VIT) は、Google が提案した Transformer ベースの画像分類モデルです。従来の CNN モデルとは異なり、VIT は画像をシーケンスとして表し、画像のクラス ラベルを予測することで画像の構造を学習します。これを実現するために、VIT は入力イメージを複数のパッチに分割し、チャネルを通じて各パッチのピクセルを連結し、線形投影を実行して目的の入力寸法を実現します。最後に、各パッチが単一のベクトルに平坦化され、入力シーケンスが形成されます。 Transformer のセルフ アテンション メカニズムを通じて、VIT は異なるパッチ間の関係を捕捉し、効果的な特徴抽出と分類予測を実行できます。このシリアル化された画像表現は、

画像超解像再構成におけるAI技術の応用 画像超解像再構成におけるAI技術の応用 Jan 23, 2024 am 08:06 AM

超解像度画像再構成は、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) や敵対的生成ネットワーク (GAN) などの深層学習技術を使用して、低解像度画像から高解像度画像を生成するプロセスです。この方法の目的は、低解像度の画像を高解像度の画像に変換することで、画像の品質と詳細を向上させることです。この技術は、医療画像、監視カメラ、衛星画像など、さまざまな分野で幅広く応用されています。超解像度画像再構成により、より鮮明で詳細な画像を取得できるため、画像内のターゲットや特徴をより正確に分析および識別することができます。再構成方法 超解像度画像の再構成方法は、一般に、補間ベースの方法と深層学習ベースの方法の 2 つのカテゴリに分類できます。 1) 補間による手法 補間による超解像画像再構成

Java 開発: 画像認識と処理を実装する方法 Java 開発: 画像認識と処理を実装する方法 Sep 21, 2023 am 08:39 AM

Java 開発: 画像認識と処理の実践ガイド 要約: コンピューター ビジョンと人工知能の急速な発展に伴い、画像認識と画像処理はさまざまな分野で重要な役割を果たしています。この記事では、Java 言語を使用して画像認識と処理を実装する方法と、具体的なコード例を紹介します。 1. 画像認識の基本原理 画像認識とは、コンピューター技術を使用して画像を分析および理解し、画像内のオブジェクト、特徴、またはコンテンツを識別することを指します。画像認識を実行する前に、図に示すように、いくつかの基本的な画像処理技術を理解する必要があります。

PHP学習メモ:顔認識と画像処理 PHP学習メモ:顔認識と画像処理 Oct 08, 2023 am 11:33 AM

PHP 学習メモ: 顔認識と画像処理 はじめに: 人工知能技術の発展に伴い、顔認識と画像処理が話題になっています。実際のアプリケーションでは、顔認識と画像処理は主にセキュリティ監視、顔ロック解除、カード比較などに使用されます。一般的に使用されるサーバー側スクリプト言語として、PHP を使用して顔認識や画像処理に関連する機能を実装することもできます。この記事では、具体的なコード例を使用して、PHP での顔認識と画像処理について説明します。 1. PHP における顔認識 顔認識は

AI テクノロジーを使用して古い写真を復元する方法 (例とコード分析付き) AI テクノロジーを使用して古い写真を復元する方法 (例とコード分析付き) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

古い写真の修復は、人工知能テクノロジーを使用して古い写真を修復、強化、改善する方法です。このテクノロジーは、コンピューター ビジョンと機械学習アルゴリズムを使用して、古い写真の損傷や欠陥を自動的に特定して修復し、写真をより鮮明に、より自然に、より現実的に見せることができます。古い写真の復元の技術原則には、主に次の側面が含まれます: 1. 画像のノイズ除去と強化 古い写真を復元する場合、最初にノイズ除去と強化を行う必要があります。平均値フィルタリング、ガウス フィルタリング、バイラテラル フィルタリングなどの画像処理アルゴリズムとフィルタを使用して、ノイズやカラー スポットの問題を解決し、写真の品質を向上させることができます。 2. 画像の修復と修復 古い写真には、傷、ひび割れ、色あせなどの欠陥や損傷がある場合があります。これらの問題は、画像の復元および修復アルゴリズムによって解決できます。

スケール不変特徴量 (SIFT) アルゴリズム スケール不変特徴量 (SIFT) アルゴリズム Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

スケール不変特徴変換 (SIFT) アルゴリズムは、画像処理およびコンピューター ビジョンの分野で使用される特徴抽出アルゴリズムです。このアルゴリズムは、コンピュータ ビジョン システムにおけるオブジェクト認識とマッチングのパフォーマンスを向上させるために 1999 年に提案されました。 SIFT アルゴリズムは堅牢かつ正確であり、画像認識、3 次元再構成、ターゲット検出、ビデオ追跡などの分野で広く使用されています。複数のスケール空間内のキーポイントを検出し、キーポイントの周囲の局所特徴記述子を抽出することにより、スケール不変性を実現します。 SIFT アルゴリズムの主なステップには、スケール空間の構築、キー ポイントの検出、キー ポイントの位置決め、方向の割り当て、および特徴記述子の生成が含まれます。これらのステップを通じて、SIFT アルゴリズムは堅牢でユニークな特徴を抽出することができ、それによって効率的な画像処理を実現します。

See all articles