Les technologies avancées de retouche et de synthèse avancées de Photoshop comprennent: 1. Utilisez des calques, des masques et des couches de réglage pour les opérations de base; 2. Utilisez des valeurs de pixels d'image pour obtenir des effets de modification photo; 3. Utilisez plusieurs couches et masques pour une synthèse complexe; 4. Utilisez l'outil "Liquéafaction" pour ajuster les caractéristiques faciales; 5. Utilisez la technologie de ?séparation de fréquences? pour la modification photo délicate, ce qui peut améliorer le niveau de traitement de l'image et atteindre les effets de niveau professionnel.

introduction

Dans le monde du traitement des images numériques, Photoshop est le roi. Que vous soyez un photographe professionnel ou un nouveau passionné de design, la ma?trise des compétences avancées de Photoshop peut faire ressortir votre travail de la foule. Cet article vous emmènera dans une discussion approfondie de la technologie avancée de retouche et de synthèse avancée de Photoshop, vous aidant à améliorer votre niveau de traitement d'image. En lisant cet article, vous apprendrez à utiliser les outils et les fonctionnalités avancés de Photoshop pour effectuer une modification d'image professionnelle et une synthèse d'image complexe.

Examen des connaissances de base

Avant de plonger dans des techniques avancées, passons en revue certaines des bases de Photoshop. Photoshop fournit des outils et des fonctions riches, tels que des couches, des masques, des couches de réglage, etc., qui sont la base de l'édition photo et de la synthèse avancées. Les couches nous aident à séparer les différentes parties d'une image pour l'édition et les ajustements individuels, tandis que les masques nous permettent de contr?ler précisément quelles pièces seront modifiées. La couche de réglage fournit un moyen non destructif d'ajuster la couleur et la luminosité de l'image.

Analyse du concept de base ou de la fonction

Définition et fonction de la modification photo et de la synthèse

La retouche fait référence à la modification et à l'amélioration d'une image pour la rendre plus belle ou conforme à un effet visuel spécifique. Cela comprend l'élimination des imperfections, l'ajustement du teint, l'amélioration des détails, etc. La composition consiste à combiner plusieurs éléments d'image ensemble pour créer une nouvelle image ou une nouvelle scène. Le montage de photos et la synthèse avancés améliorent non seulement la qualité des images, mais permet également aux créateurs d'obtenir des effets visuels plus complexes et créatifs.

Le montage photo et la synthèse sont largement utilisés dans la publicité commerciale, la post-production de films et la création artistique. Ils améliorent non seulement l'esthétique des images, mais transmettent également des émotions et des messages spécifiques.

Comment ?a marche

Le c?ur de l'édition et de la synthèse d'image réside dans un contr?le précis et un ajustement des images. Jetons un coup d'?il à un simple exemple de retouche photo:

 Importer Numpy comme NP
à partir de l'image d'importation PIL

# Ouvrir l'image img = image.open ('input.jpg')
img_array = np.array (img)

# Ajuster la luminosité de la luminosité_factor = 1.1
img_array = np.clip (img_array * luminosité_factor, 0, 255) .astype (np.uint8)

# Enregistrer l'image image.fromarray (img_array) .save ('output.jpg')

Cet exemple montre comment effectuer une modification simple en ajustant la luminosité d'une image. En fonctionnant sur des valeurs de pixels d'image, nous pouvons réaliser divers effets de retouche photo.

Le principe de travail de la synthèse est plus complexe, impliquant généralement le fonctionnement de plusieurs couches et l'utilisation de masques. Voici un exemple de synthèse simple:

 Importer Numpy comme NP
à partir de l'image d'importation PIL

# Ouvrir Background Image Background = image.open ('background.jpg'). Convert ('rgba')
fond_array = np.array (arrière-plan)

# Open Foreground Image Foreground = Image.Open ('Foreground.png'). Convert ('rgba')
Foreground_Array = np.array (premier plan)

# Résultat de l'image synthétisée = NP.where (Foreground_Array [..., 3:] == 255, Foreground_Array, Background_Array)

# Enregistrer l'image composite image.fromArray (résultat) .save ('composite.jpg')

Dans cet exemple, nous créons une nouvelle image en synthétisant l'image de premier plan avec l'image d'arrière-plan. La transparence de l'image de premier plan (canal alpha) détermine quelles pièces seront synthétisées dans l'image d'arrière-plan.

Exemple d'utilisation

Utilisation de base

Regardons un exemple de retouche photo simple, en utilisant l'outil "Liquéadiaction" de Photoshop pour ajuster les caractéristiques faciales:

 Importer CV2
Importer Numpy comme NP

# Lire l'image img = cv2.imread ('face.jpg')

# Définissez la fonction de liquéfaction Def Liquidify (IMG, points):
    h, w = img.shape [: 2]
    masque = np.zeros ((h, w), dtype = np.uint8)
    pour x, y en points:
        Cv2.Circle (masque, (x, y), 50, 255, -1)
    Résultat = CV2.SeamlessClone (IMG, IMG, Masque, (w // 2, h // 2), CV2.Normal_clone)
    Résultat de retour

# Définir les points à régler = [(100, 100), (200, 200)]

# Appliquer le résultat de l'effet de liquéfaction = Liquidifier (IMG, points)

# Enregistrer le résultat cv2.imwrite ('liquiified_face.jpg', résultat)

Dans cet exemple, nous utilisons la fonction d'OpenCV seamlessClone pour simuler l'effet de liquéfaction de Photoshop, modifiant les caractéristiques faciales en définissant les points de réglage.

Utilisation avancée

Ensuite, examinons un exemple de synthèse plus complexe, en utilisant la technologie de "séparation de fréquence" de Photoshop pour le montage photo avancé:

 Importer Numpy comme NP
à partir de l'image d'importation PIL
De Scipy.Signal Import Gaussian, Convolve2d

# Ouvert image img = image.open ('portrait.jpg'). Convert ('rgb')
img_array = np.array (img)

# Définissez la fonction floue gaussienne def Gaussian_Blur (IMG, Sigma):
    noyau = gaussien (3, sigma) .Reshape (3, 1)
    return Convolve2d (img, noyau, mode = 'même', limite = 'symm')

# Séparation de fréquence Low_freq = Gaussian_Blur (IMG_Array, 5)
high_freq = img_array - low_freq

# Ajuster la couche basse fréquence LOW_FREQ_ADJUSTED = LOW_FREQ * 1.1

# Fusion de la couche de fréquence Résultat = low_freq_adjusted high_freq
Résultat = np.clip (résultat, 0, 255) .astype (np.uint8)

# Enregistrer le résultat Image.FromArray (Result) .Save ('Frequency_separated.jpg')

Dans cet exemple, nous divisons l'image en couches à basse fréquence et à haute fréquence via une technologie de séparation de fréquences et l'ajustez séparément pour obtenir un effet d'édition d'image plus délicat.

Erreurs courantes et conseils de débogage

Les erreurs courantes lors de la modification et de la synthèse de photo avancées comprennent:

• Sure-retweet: sure-ajustement de l'image peut entra?ner des effets contre nature. Pour éviter ce problème, vous pouvez utiliser la couche de réglage pour l'édition non destructive et afficher souvent la comparaison avant et après les ajustements.
• Erreur du masque: Lorsque la synthèse, si le masque est mal utilisé, il peut provoquer des bords non naturels ou une perte de détails d'image. Ce problème peut être résolu en ajustant les plumes et la transparence du masque.
• Problèmes de performances: Photoshop peut devenir très lent lorsque vous travaillez avec de grandes images. Les performances peuvent être optimisées en utilisant une combinaison d'objets intelligents et de couches de réglage.

Optimisation des performances et meilleures pratiques

Dans les applications pratiques, l'optimisation de l'utilisation de Photoshop peut considérablement améliorer l'efficacité du travail. Voici quelques suggestions d'optimisation:

• Utilisez des calques de réglage et des objets intelligents: les calques de réglage peuvent rendre vos modifications plus flexibles, tandis que les objets intelligents peuvent réduire l'utilisation de la mémoire pendant le traitement de l'image.
• Lot: Pour les taches qui nécessitent un traitement grand nombre d'images, vous pouvez utiliser les actions et les fonctions de lots de Photoshop pour automatiser votre flux de travail.
• Plugins et scripts: les plugins et scripts de Photoshop peuvent étendre leurs capacités et améliorer l'efficacité du travail. Par exemple, vous pouvez utiliser des scripts Python pour automatiser certaines taches répétitives.

Lors de l'écriture de code, il est également très important de garder le code lisible et maintenu. Voici quelques meilleures pratiques:

• Code de commentaire: Ajoutez des commentaires détaillés au code pour expliquer le r?le et les principes de chaque étape.
• Code modulaire: divisez le code en différentes fonctions ou modules pour améliorer la réutilisabilité et la maintenabilité du code.
• Test et débogage: avant de publier le code, effectuez des tests et un débogage suffisants pour assurer l'exactitude et la stabilité du code.

En ma?trisant ces techniques avancées et les meilleures pratiques, vous pourrez obtenir des effets d'édition et de synthèse d'images plus complexes et professionnels dans Photoshop. J'espère que cet article apportera une nouvelle inspiration et une aide à votre parcours de traitement d'image.

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