Jadual Kandungan
Pengenalan
Semak pengetahuan asas
Konsep teras atau analisis fungsi
Kekuatan alat pemilihan lanjutan
Mod Pengadunan Lapisan Seni
Automasi tindakan dan skrip
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Penggunaan lanjutan
Kesilapan biasa dan tip debugging
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Rumah hujung hadapan web Tutorial PS Photoshop: Teknik Lanjutan dan Alat

Photoshop: Teknik Lanjutan dan Alat

Apr 21, 2025 am 12:08 AM
pemprosesan imej

Ciri -ciri lanjutan Adobe Photoshop termasuk alat pemilihan lanjutan, mod pengadunan lapisan, dan tindakan dan skrip. 1) Alat pemilihan lanjutan seperti alat pemilihan cepat dan alat pemilihan pelbagai warna boleh memilih kawasan imej dengan tepat. 2) Mod pengadunan lapisan seperti mod "bertindih" boleh membuat kesan visual yang unik. 3) Tindakan dan skrip boleh mengautomasikan pengulangan tugas dan meningkatkan kecekapan kerja.

Pengenalan

Adobe Photoshop sentiasa menjadi alat yang sangat diperlukan dalam bidang seni dan reka bentuk digital. Sama ada anda seorang pereka profesional atau amatur, menguasai teknik lanjutan dan alat Photoshop dapat meningkatkan kualiti kerja anda. Artikel ini akan membawa anda untuk meneroka ciri -ciri canggih Photoshop dan membantu anda mendapat manfaat daripada itu. Dengan membaca artikel ini, anda akan belajar cara menggunakan alat pemilihan lanjutan, menguasai mod pengadunan lapisan kompleks, dan cara menggunakan tindakan dan skrip untuk meningkatkan produktiviti.

Semak pengetahuan asas

Inti Photoshop terletak pada keupayaan penyuntingan imej yang kuat. Dari tanaman asas, saiz semula, pembetulan warna yang kompleks dan penyuntingan foto, Photoshop menyediakan banyak alat dan ciri. Memahami konsep asas seperti lapisan, topeng, dan laluan adalah prasyarat untuk menguasai kemahiran lanjutan. Lapisan adalah seperti blok bangunan imej, yang membolehkan pelbagai kesan visual dicapai melalui mod pengadunan dan ketelusan yang berbeza. Topeng membolehkan anda untuk mengawal bahagian imej yang kelihatan dengan tepat, sementara laluan memberikan anda alat untuk lukisan dan pemilihan yang tepat.

Konsep teras atau analisis fungsi

Kekuatan alat pemilihan lanjutan

Alat pemilihan lanjutan Photoshop, seperti alat pemilihan cepat, alat tongkat sihir, dan alat pemilihan pelbagai warna, dapat membantu anda dengan cepat dan tepat memilih kawasan tertentu dalam imej anda. Alat ini bukan sahaja meningkatkan produktiviti, tetapi juga memastikan ketepatan pilihan. Sebagai contoh, alat pemilihan cepat membolehkan anda dengan mudah memilih objek kompleks dengan pengesanan kelebihan pintar, sementara alat pemilihan pelbagai warna membolehkan anda memilih berdasarkan warna, yang sangat berguna apabila bekerja dengan imej yang berwarna -warni.

 # Contoh: Gunakan skrip python untuk mengautomasikan pemilihan dari aplikasi import Photoshop

app = aplikasi ()
doc = app.ActiveDOcument

# Gunakan pemilihan alat pemilihan cepat = doc.selection
pemilihan.SelectByColor (Doc.Layers [0] .ArtLayer, 0, 0, benar)

# Laraskan pemilihan pilihan.expand (5)
pemilihan.feather (2)
Salin selepas log masuk

Apabila menggunakan alat ini, berhati -hati jika tepi yang dipilih cukup tepat, dan kadang -kadang mungkin diperlukan untuk menggabungkan alat lain seperti "Edge yang lebih baik" untuk mengoptimumkan hasil pemilihan.

Mod Pengadunan Lapisan Seni

Mod Blend Layer adalah ciri yang sangat kuat di Photoshop, yang membolehkan anda mencampurkan lapisan dengan cara yang berbeza untuk menghasilkan kesan visual yang unik. Mod pengadunan yang biasa digunakan termasuk "mencerahkan", "kegelapan", "bertindih" dan "cahaya lembut". Setiap mod campuran mempunyai kesan uniknya sendiri, dan memahami sifat mereka dapat membantu anda mengawal kesan akhir imej anda dengan lebih baik.

 # Contoh: Tetapkan mod pengadun lapisan menggunakan skrip python dari aplikasi import Photoshop

app = aplikasi ()
doc = app.ActiveDOcument
lapisan = doc.layers [0] .ArtLayer

# Tetapkan mod campuran ke "Overlay"
Layer.BlendMode = "Overlay"
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Apabila menggunakan mod campuran, perhatikan kesan mod yang berbeza pada kecerahan dan warna imej. Pilihan yang munasabah dapat meningkatkan kesan artistik imej.

Automasi tindakan dan skrip

Tindakan dan fungsi skrip Photoshop dapat meningkatkan kecekapan kerja anda. Dengan merakam satu siri tindakan, anda boleh membuat tindakan untuk mengulanginya, sementara skrip membolehkan anda mengautomasikan tugas yang lebih kompleks menggunakan bahasa pengaturcaraan seperti JavaScript atau Python.

 # Contoh: Buat tindakan menggunakan skrip python dari aplikasi import Photoshop

app = aplikasi ()
actionsEt = app.actionsets.add ("MyActionSet")
tindakan = actionset.actions.add ("myAction")

# Rekod tindakan tindakan.record ()
# Tambahkan tindakan yang ingin anda rakam di sini.stoprecord ()
Salin selepas log masuk

Apabila menggunakan tindakan dan skrip, perhatikan keserasian dan pemeliharaan skrip untuk memastikan bahawa mereka dapat berjalan secara normal dalam pelbagai versi Photoshop.

Contoh penggunaan

Penggunaan asas

Menggunakan alat pemilihan lanjutan untuk pemilihan yang tepat adalah salah satu operasi asas Photoshop. Sebagai contoh, gunakan alat Pilih Pantas untuk memilih objek dalam imej dan kemudian mengoptimumkan tepi yang dipilih dengan alat Edge Edge.

 # Contoh: Gunakan skrip python untuk pemilihan asas dari aplikasi import Photoshop

app = aplikasi ()
doc = app.ActiveDOcument

# Gunakan pemilihan alat pemilihan cepat = doc.selection
pemilihan.SelectByColor (Doc.Layers [0] .ArtLayer, 0, 0, benar)

# Laraskan pemilihan pilihan.expand (5)
pemilihan.feather (2)
Salin selepas log masuk

Penggunaan lanjutan

Menggunakan mod pengadunan lapisan untuk membuat kesan imej yang kompleks adalah salah satu teknik canggih di Photoshop. Sebagai contoh, gunakan mod overlay untuk meningkatkan ketegangan dan ketepuan warna imej.

 # Contoh: Tetapkan mod pengadun lapisan menggunakan skrip python dari aplikasi import Photoshop

app = aplikasi ()
doc = app.ActiveDOcument
lapisan = doc.layers [0] .ArtLayer

# Tetapkan mod campuran ke "Overlay"
Layer.BlendMode = "Overlay"
Salin selepas log masuk
Salin selepas log masuk

Kesilapan biasa dan tip debugging

Kesalahan biasa apabila menggunakan Photoshop termasuk pemilihan yang tidak tepat, penggunaan mod hibrid yang tidak betul, dan kesilapan dalam operasi skrip. Penyelesaian masalah ini termasuk menggunakan alat Edge yang lebih baik untuk mengoptimumkan pemilihan, bereksperimen dengan mod hibrid yang berbeza, dan kesilapan debug dalam skrip.

 # Contoh: Ralat dalam Skrip Debugging dari Aplikasi Import Photoshop

app = aplikasi ()
Cuba:
    doc = app.ActiveDOcument
    lapisan = doc.layers [0] .ArtLayer
    Layer.BlendMode = "Overlay"
Kecuali pengecualian sebagai e:
    cetak (f "ralat berlaku: {e}")
Salin selepas log masuk

Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik

Mengoptimumkan prestasi dan mengikuti amalan terbaik dapat meningkatkan produktiviti anda apabila menggunakan Photoshop. Berikut adalah beberapa cadangan:

  • Mengoptimumkan saiz imej : Apabila memproses imej besar, menyesuaikan saiz imej dengan sewajarnya dapat meningkatkan kelajuan pemprosesan.
  • Menggunakan objek pintar : Objek pintar dapat membantu anda mengekalkan kualiti imej anda sambil memudahkan untuk melakukan penyuntingan yang tidak merosakkan.
  • Gunakan lapisan yang munasabah : Kurangkan bilangan lapisan, dan menggabungkan lapisan yang tidak perlu untuk meningkatkan prestasi.
  • Pengoptimuman skrip : Apabila menulis skrip, perhatikan kecekapan kod dan elakkan gelung dan operasi yang tidak perlu.
 # Contoh: Mengoptimumkan saiz gambar menggunakan skrip python dari aplikasi import Photoshop

app = aplikasi ()
doc = app.ActiveDOcument

# Saiz semula doc.resizeimage imej (1000, 1000, 72, resamplemethod.bicubic)

# Gabungkan Layer Doc.MergeVisibleLayers ()
Salin selepas log masuk

Melalui teknik dan amalan ini, anda boleh menggunakan ciri -ciri canggih Photoshop dan membuat kerja yang lebih baik.

Atas ialah kandungan terperinci Photoshop: Teknik Lanjutan dan Alat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Bagaimanakah jarak Wasserstein digunakan dalam tugas pemprosesan imej? Jan 23, 2024 am 10:39 AM

Jarak Wasserstein, juga dikenali sebagai Jarak EarthMover (EMD), ialah metrik yang digunakan untuk mengukur perbezaan antara dua taburan kebarangkalian. Berbanding dengan perbezaan tradisional KL atau perbezaan JS, jarak Wasserstein mengambil kira maklumat struktur antara pengedaran dan oleh itu mempamerkan prestasi yang lebih baik dalam banyak tugas pemprosesan imej. Dengan mengira kos pengangkutan minimum antara dua pengedaran, jarak Wasserstein dapat mengukur jumlah kerja minimum yang diperlukan untuk mengubah satu pengedaran kepada yang lain. Metrik ini mampu menangkap perbezaan geometri antara taburan, dengan itu memainkan peranan penting dalam tugas seperti penjanaan imej dan pemindahan gaya. Oleh itu, jarak Wasserstein menjadi konsep

Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Analisis mendalam tentang prinsip kerja dan ciri-ciri model Pengubah Penglihatan (VIT). Jan 23, 2024 am 08:30 AM

VisionTransformer (VIT) ialah model klasifikasi imej berasaskan Transformer yang dicadangkan oleh Google. Tidak seperti model CNN tradisional, VIT mewakili imej sebagai jujukan dan mempelajari struktur imej dengan meramalkan label kelas imej. Untuk mencapai matlamat ini, VIT membahagikan imej input kepada berbilang patch dan menggabungkan piksel dalam setiap patch melalui saluran dan kemudian melakukan unjuran linear untuk mencapai dimensi input yang dikehendaki. Akhir sekali, setiap tampalan diratakan menjadi satu vektor, membentuk urutan input. Melalui mekanisme perhatian kendiri Transformer, VIT dapat menangkap hubungan antara tampalan yang berbeza dan melakukan pengekstrakan ciri dan ramalan klasifikasi yang berkesan. Perwakilan imej bersiri ini ialah

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# Oct 08, 2023 pm 07:06 PM

Cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik dalam pembangunan C# memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Dalam pembangunan perisian moden, pemprosesan imej dan reka bentuk antara muka grafik adalah keperluan biasa. Sebagai bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum, C# mempunyai pemprosesan imej yang berkuasa dan keupayaan reka bentuk antara muka grafik. Artikel ini akan berdasarkan C#, membincangkan cara menangani pemprosesan imej dan isu reka bentuk antara muka grafik, dan memberikan contoh kod terperinci. 1. Isu pemprosesan imej: Bacaan dan paparan imej: Dalam C#, bacaan dan paparan imej adalah operasi asas. Boleh digunakan.N

Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Aplikasi teknologi AI dalam pembinaan semula resolusi super imej Jan 23, 2024 am 08:06 AM

Pembinaan semula imej resolusi super ialah proses menjana imej resolusi tinggi daripada imej resolusi rendah menggunakan teknik pembelajaran mendalam seperti rangkaian neural convolutional (CNN) dan rangkaian adversarial generatif (GAN). Matlamat kaedah ini adalah untuk meningkatkan kualiti dan perincian imej dengan menukar imej resolusi rendah kepada imej resolusi tinggi. Teknologi ini mempunyai aplikasi yang luas dalam banyak bidang, seperti pengimejan perubatan, kamera pengawasan, imej satelit, dsb. Melalui pembinaan semula imej resolusi super, kami boleh mendapatkan imej yang lebih jelas dan terperinci, membantu menganalisis dan mengenal pasti sasaran dan ciri dalam imej dengan lebih tepat. Kaedah pembinaan semula Kaedah pembinaan semula imej resolusi super secara amnya boleh dibahagikan kepada dua kategori: kaedah berasaskan interpolasi dan kaedah berasaskan pembelajaran mendalam. 1) Kaedah berasaskan interpolasi Pembinaan semula imej resolusi super berdasarkan interpolasi

Pembangunan Java: bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej Pembangunan Java: bagaimana untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej Sep 21, 2023 am 08:39 AM

Pembangunan Java: Panduan Praktikal untuk Pengecaman dan Pemprosesan Imej Abstrak: Dengan perkembangan pesat penglihatan komputer dan kecerdasan buatan, pengecaman dan pemprosesan imej memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan bahasa Java untuk melaksanakan pengecaman dan pemprosesan imej, serta menyediakan contoh kod khusus. 1. Prinsip asas pengecaman imej Pengecaman imej merujuk kepada penggunaan teknologi komputer untuk menganalisis dan memahami imej untuk mengenal pasti objek, ciri atau kandungan dalam imej. Sebelum melakukan pengecaman imej, kita perlu memahami beberapa teknik pemprosesan imej asas, seperti yang ditunjukkan dalam rajah

Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Nota kajian PHP: pengecaman muka dan pemprosesan imej Oct 08, 2023 am 11:33 AM

Nota kajian PHP: Pengecaman muka dan pemprosesan imej Prakata: Dengan perkembangan teknologi kecerdasan buatan, pengecaman muka dan pemprosesan imej telah menjadi topik hangat. Dalam aplikasi praktikal, pengecaman muka dan pemprosesan imej kebanyakannya digunakan dalam pemantauan keselamatan, buka kunci muka, perbandingan kad, dsb. Sebagai bahasa skrip sebelah pelayan yang biasa digunakan, PHP juga boleh digunakan untuk melaksanakan fungsi yang berkaitan dengan pengecaman muka dan pemprosesan imej. Artikel ini akan membawa anda melalui pengecaman muka dan pemprosesan imej dalam PHP, dengan contoh kod khusus. 1. Pengecaman muka dalam PHP Pengecaman muka ialah a

Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Cara menggunakan teknologi AI untuk memulihkan foto lama (dengan contoh dan analisis kod) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

Pemulihan foto lama ialah kaedah menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk membaiki, menambah baik dan menambah baik foto lama. Menggunakan penglihatan komputer dan algoritma pembelajaran mesin, teknologi ini secara automatik boleh mengenal pasti dan membaiki kerosakan dan kecacatan pada foto lama, menjadikannya kelihatan lebih jelas, lebih semula jadi dan lebih realistik. Prinsip teknikal pemulihan foto lama terutamanya merangkumi aspek-aspek berikut: 1. Penyahnosian dan penambahbaikan imej Apabila memulihkan foto lama, foto itu perlu dibunyikan dan dipertingkatkan terlebih dahulu. Algoritma dan penapis pemprosesan imej, seperti penapisan min, penapisan Gaussian, penapisan dua hala, dsb., boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah bunyi dan bintik warna, dengan itu meningkatkan kualiti foto. 2. Pemulihan dan pembaikan imej Dalam foto lama, mungkin terdapat beberapa kecacatan dan kerosakan, seperti calar, retak, pudar, dsb. Masalah ini boleh diselesaikan dengan algoritma pemulihan dan pembaikan imej

Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Algoritma Ciri Invarian Skala (SIFT). Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

Algoritma Scale Invariant Feature Transform (SIFT) ialah algoritma pengekstrakan ciri yang digunakan dalam bidang pemprosesan imej dan penglihatan komputer. Algoritma ini telah dicadangkan pada tahun 1999 untuk meningkatkan pengecaman objek dan prestasi pemadanan dalam sistem penglihatan komputer. Algoritma SIFT adalah teguh dan tepat dan digunakan secara meluas dalam pengecaman imej, pembinaan semula tiga dimensi, pengesanan sasaran, penjejakan video dan medan lain. Ia mencapai invarian skala dengan mengesan titik utama dalam ruang skala berbilang dan mengekstrak deskriptor ciri tempatan di sekitar titik utama. Langkah-langkah utama algoritma SIFT termasuk pembinaan ruang skala, pengesanan titik utama, kedudukan titik utama, penetapan arah dan penjanaan deskriptor ciri. Melalui langkah-langkah ini, algoritma SIFT boleh mengekstrak ciri yang teguh dan unik, dengan itu mencapai pemprosesan imej yang cekap.

See all articles