Панель экшенов для профессиональной ретуши в Photoshop
Для кого создана панель экшенов:
— для фотографов и ретушеров, имеющих базовые знания работы в Photoshop и желающих значительно ускорить и упростить процесс ретуши фотографий, сохранив при этом качество ретуши.
ВИДЕООБЗОР ПАНЕЛи:
Содержание панели:
1. ОСНОВНЫЕ ЭТАПЫ РЕТУШИ
1. Частотное разложение;
2. Создание ровного оттенка кожи лица;
3. Создание ровного оттенка кожи лица. БЫСТРЫЙ МЕТОД;
4. Добавление шума на текстуру кожи;
5. Dodge & Burn;
6. Усиление резкости;
7. Легкая пластика лица.
2. ПРОРАБОТКА ДЕТАЛЕЙ
1.
2. Создание более выразительных губ;
3. Усиление сияния кожи;
4. Отбеливание зубов;
5. Усиление блеска волос.
3. ЦВЕТОКОРРЕКЦИЯ
1. Создание приглушенных теней;
2. Повышение контрастности фото;
3. Создание бледной кожи;
4. Создание бронзового загара;
5. Удаление красноты лица, тела;
6. Уменьшение желтого оттенка -50%;
7. Удаление желтого оттенка -100%;
8. Изменение зеленого оттенка.
4. ВСПОМОГАТЕЛЬНЫЕ СЛОИ
1. Соляризационная кривая;
2. Черно-белый слой.
█ Полностью автоматический экшен;
█ Полуавтоматический экшен — после применения нужно будет выделить нужные участки на маске;
█ Экшен, после которого нужна будет стандартная работа со слоями частотного разложения и Dodge & Burn.
СТОИМОСТЬ ПАНЕЛИ 1190 690 Р
Купить панель Photoshop
СКИДКА ДЕЙСТВУЕТ ЕЩЕ:
Преподаватель:
Екатерина Насырова
ретушер и фотограф
Привет! Меня зовут Екатерина, я занимаюсь фотографией и ретушью с 2015 года, работаю в Photoshop с 2008 года.
Мне доверяют ретушь фотографий блогеры, журналы. и фешн-бренды: ELLE, GQ, Harper’s Bazaar, YSL, Gucci, Louis Vuitton, Loewe, Axel Arigato, Kenzo и др.
Также, я проводила съемки для Дмитрия Дюжева, Мисс России 2019 Алины Санько, Мисс Москвы 2018 Олеси Семеренко и с других селебрити и блогеров.
Я обучалась ретуши и фотографии в известных фотошколах Москвы — White photoschool и Photoplay.
И еще пара важных фактов обо мне 😌
Я дорожу своим личным брендом и репутацией эксперта, и гарантирую качественный продукт.
Если я делюсь контентом — он 100% тщательно проработан, информация хорошо изложена, ценна и актуальна. Других вариантов быть не может, т.к. я всегда ответственно подхожу к тому, чем занимаюсь.
Также я искренне кайфую от того что благодаря моим стараниям ваше обучение будет комфортным вы сможете реализовать себя в любимом деле и извлечь максимум пользы и информации. В общем, вин-вин 🔥
Примеры использования экшенов:
ЧАСТОТНОЕ РАЗЛОЖЕНИЕ
Панель включает в себя 3 варианта частотного разложения:
1. Базовый вариант, где вы по отдельности работаете с текстурой и тоном кожи;
2. Модифицированный вариант, где вы сможете быстрее проработать неровности тона кожи — отдельно светлые и темные пятна;
3. Еще один вариант, где вы проработаете тон кожи еще быстрее, и одним движением по маске выровняете как темные так и светлые пятна тона кожи.
В зависимости от типа съемки и ТЗ вы сможете подобрать и использовать разные варианты частотного разложения. Я, например, люблю пользоваться вторым.
В отличие от многих вариантов частотного разложения, представленных в интернете, эти три не портят качество изображения и их можно применять к фотографии несколько раз на разных этапах ретуши. Это очень удобно, так как частотное разложение — универсальный инструмент, позволяющий проработать разные детали фото. Например, кожу лица и тела, губы, брови, одежду и т.д.
УСИЛЕНИЕ РЕЗКОСТИ
С помощью этого экшена вы сможете деликатно усилить резкость, как на отдельных участках фото, так и на всей фотографии целиком.
Экшен создаст два слоя с разной интенсивностью резкости — работа с первым даст красивое усиление текстуры кожи и аккуратную резкость всего фото, а второй отлично ложится на отдельные детали — глаза, макияж, губы, волосы, одежду и аксессуары.
ЛЕГКАЯ ПЛАСТИКА ЛИЦА
Аккуратное улучшение пропорций, с сохранением индивидуальных особенности овала лица.
УСИЛЕНИЕ ВЫРАЗИТЕЛЬНОСТИ ГЛАЗ
Этот экшен поможет вам аккуратно усилить текстуру радужки глаза и его объем, за счет чего взгляд станет выразительнее и цвет глаз не исказится.
СОЗДАНИЕ БОЛЕЕ ВЫРАЗИТЕЛЬНЫХ ГУБ
Экшен делает цвет губ объемнее и насыщеннее, аккуратно улучшает их текстуру.
ОТБЕЛИВАНИЕ ЗУБОВ
Экшен для аккуратного отбеливания цвета зубов и белой части глаз. Применение экшена дает естественный результат без перебора.
СИЯНИЕ КОЖИ
Аккуратное усиление сияния кожи в один клик.
УСИЛЕНИЕ БЛЕСКА ВОЛОС
Этот экшен поможет усилить блеск волос в нужных вам местах.
БРОНЗОВЫЙ ЗАГАР
БЛЕДНАЯ КОЖА
УВЕЛИЧЕНИЕ КОНТРАСТА ФОТОГРАФИИ
СОЗДАНИЕ ПРИГЛУШЕННЫХ ТЕНЕЙ
ИЗМЕНЕНИЕ ЗЕЛЕНОГО ЦВЕТА
УМЕНЬШЕНИЕ ЖЕЛТОГО ОТТЕНКА
Как пользоваться экшенами фотошоп:
1. После загрузки экшенов они появятся в панели «Операции» и ими можно сразу начать пользоваться;
2. Полуавтоматические экшены имеют всплывающие подсказки для лучшего результата;
3. Вы всегда можете отрегулировать интенсивность изменений, меняя «непрозрачность» слоя или группы;
4. После использования каждого экшена следует соединять все слои, нажав сочетание SHIFT+CMD(CTRL)+E.
Стоимость панели 690 р
Купить панель Photoshop
Instagram:
«Умное» частотное разложение.: skitalets_san — LiveJournal
Представляю вашему вниманию новый экшен для частотного разложения. Казалось бы, что тут можно еще придумать? Тем не менее, можно. Меня уже много лет интересовала возможность при частотном разложении сделать частотные полосы перенастраиваемыми (менять радиус размытия) в процессе ретуши. Насколько это нужно, вопрос другой. Интересна сама возможность таких манипуляций.И вот, в процессе написания панели для ретуши, наконец таки дошли руки попробовать это осуществить. На первый взгляд, проблема не казалась сложной. Всех то делов, создать смарт-слои. Ан нет, ларчик так просто не открывался. Положим, самый низкочастотный слой, не вопрос сделать смарт-фильтром.
А вот как дальше то? По идее, чтобы получить высокочастотный слой, мы должны из копии исходника вычесть низкочастотный и наложить в режиме линейный свет. Не вопрос, сделали. НО! Если я поменяю радиус размытия на низкочастотном слое, все сразу поплывет. Потому что процедуру вычитания не запишешь в смарт-фильтр. И спотыкаешься уже на 2 полосах. А если их больше? И как же тогда быть?Вопрос оказался вполне решаемым. Но получившийся экшен имеет, скорее, академический интерес, нежели практическое применение. Он полностью рабочий. Все частотные слои перенастраиваются в процессе ретуши. Но… имеет несколько монструозный вид 😀 Получившийся инструмент полезен не столько для работы с ним, сколько для понимания того, чем полезна в ФШ возможность многоуровневых вложений групп. Не только для простой систематизации слоев, а для того, как это можно использовать для воздействия на изображение.
Кому интересно, попробуйте. А заодно, попробуйте понять, как это все работает. Внимательно изучив структуру слоев, это можно сделать.
Я же, в свою очередь, немного позже в своем ЖЖ напишу развернутый пошаговый анализ, что и как и для чего тут делается.
В данной версии для удобства отмечены оранжевым и красным те слои, где можно менять диаметр размытия для средних и высоких частот, соответственно. Изменение радиуса должно быть парным. То есть, если изменили в одном оранжевом слое, то в другом нужно изменить радиус размытия на такой же.
Вот так выглядит это чудовище для 4 полос:Скачать можно тут
ПЫ.СЫ. С другой стороны, для двухполосного разложения, метод не только рабочий, но и соовершенно юзабельный. Единственно что, его немного переделать тогда нужно. Даже для 3 полос он еще вполне юзабелен. Но вот больше, начинается мрак 😀
ПЫ.ПЫ.СЫ. В принципе, уже понятно, как можно существенно сократить количество слоев. Возможно, это станет юзабельным даже для 4 полос. Развернутый вариант представлен для лучшего понимания по какому принципу это все работает.
Вот, навскидку, если нужно перенастраивать только две полосы (средние и высокие частоты, а другие и не нужно), то получится уже такая структура.
И слоев ощутимо меньше и смарт объектов всего 4:
Если еще поколдовать, можно и еще уменьшить. Но все равно, для практического применения такой монстр неудобен. А вот если делать 3 полосы, то есть, убрать желтую группу, то уже нечто более менее удобоваримое получится и всего с 2-мя смарт объектами..
Разложение в частотной области (FDD) — Обмен файлами
Вы подписаны на эту отправку
- Вы будете видеть обновления в ленте отслеживаемого контента
- Вы можете получать электронные письма, в зависимости от ваших предпочтений в общении
Версия 1.0.0.0 (7,57 МБ) от Мохаммад Фарщин
Этот код MATLAB реализует метод FDD для модального анализа только вывода
4,2 тыс. загрузок За все время: 4 217 дюймов data-original-title=»Загрузки» aria-describedby=»popover506129″>
Обновлено
2 декабря 2015 г.
Посмотреть лицензию
- Обзор
- Функции
- История версий
- Отзывы (35)
- Обсуждения (13)
Разложение в частотной области (FDD) — это метод идентификации системы только на выходе, популярный в гражданском строительстве, в частности, при мониторинге состояния конструкций. Как алгоритм только для вывода, он полезен, когда входные данные неизвестны. FDD — это метод модального анализа, который генерирует реализацию системы, используя частотную характеристику с заданными (мульти-) выходными данными [Ссылка: Википедия].
Дополнительные сведения об этом коде см. в файлах Help.docx и HelpVideo.mp4.
Цитировать как
Мохаммад Фарщин (2022). Декомпозиция в частотной области (FDD) (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/50988-frequency-domain-decomposition-fdd), MATLAB Central File Exchange.
Совместимость версий MATLAB
Created with R2014a
Совместим с любой версией
Совместимость с платформами
Windows macOS LinuxКатегории
- Системы контроля > Панель инструментов системы управления > Динамические системные модели >
Метки Добавить теги
вибрация окружающей среды fdd fdd Matlab частотная область … частотная область … модальный анализ модальная идентификация oma оперативная модальная… система только для вывода… структурное здоровье…
Благодарности
Вдохновленный: Извлечение форм колебаний с помощью разложения во временной области (TDD), автоматизированного разложения в частотной области (AFDD)
Охота за сокровищами сообщества
Найдите сокровища в MATLAB Central и узнайте, как сообщество может вам помочь!
На охоту!
| Версия | Опубликовано | Примечания к выпуску | |
|---|---|---|---|
1. 0.0.0 | Теги обновлены Изображение добавлено. |
Выберите сеть Сайт
Выберите веб-сайт, чтобы получить переведенный контент, где он доступен, и посмотреть местные события и предложения. На основе ваше местоположение, мы рекомендуем вам выбрать: .
Вы также можете выбрать веб-сайт из следующего списка:
Европа
Обратитесь в местный офис
Анализ поведения контура управления в частотной области
|
Частотный диапазон — это математическая конструкция, упрощающая анализ производительности системы управления.
Его можно использовать, чтобы показать, как процесс, работающий под влиянием контроллера с обратной связью, будет реагировать на входные данные контроллера или изменение поведения процесса.
Анализ в частотной области основан на двух фундаментальных принципах. Первый — linearity, , в котором говорится, что сумма двух сигналов, подаваемых на линейный процесс, дает выходной сигнал, равный сумме выходных сигналов, которые были бы получены, если бы два входных сигнала применялись по отдельности. Из этого следует, что линейный процесс произведет изменение переменной процесса (выход процесса) на Y % после изменения управляющего воздействия (вход процесса) на X % в соответствии с прямолинейной зависимостью Y = KX . Стационарное усиление K останется постоянным независимо от того, работает ли процесс в данный момент с максимальной, минимальной или промежуточной производительностью.
Линейный процесс ведет себя несколько по-другому, если вход, применяемый контроллером, не является простым ступенчатым изменением X %.
Если управляющее воздействие продолжает колебаться синусоидально, так что переменная процесса никогда не имеет возможности достичь установившегося состояния, кажущееся усиление процесса обычно будет меньше K . То есть амплитуда синусоидальной волны, выходящей из процесса, будет меньше, чем K -кратная амплитуда входящей синусоидальной волны. будет зависеть от частоты х входящей синусоиды. Синусоиды более высокой частоты обычно ослабляются более сильно, чем синусоидальные волны более низкой частоты, поэтому на более высоких частотах получается более низкое усиление. Это явление можно продемонстрировать на обычной детской игрушке, состоящей из груза, подвешенного к ручке с помощью вертикальной пружины. Если ребенок поднимает и опускает ручку более или менее синусоидально, вес в конце концов начнет колебаться с той же скоростью, что и ручка. Однако по мере того, как ребенок качает ручку все быстрее и быстрее, амплитуда колебаний гири будет уменьшаться до тех пор, пока гиря вообще не перестанет двигаться.
| Процесс состоит из ручки, пружины и груза. Ребенок, держащий ручку, выполняет роль контролера. Результатом процесса является вертикальное положение груза, измеренное по наблюдениям ребенка. Перемещая ручку, ребенок может ввести управляющее действие, чтобы изменить положение груза. |
Колебания груза также будут отставать от колебаний рукоятки с постоянно увеличивающимся запасом по мере увеличения частоты. Это еще одно явление, общее для всех линейных процессов. фаза выхода отстает от фазы входа на величину, которая обычно увеличивается с частотой. Обратите внимание, однако, что частота входящей синусоидальной волны остается неизменной по мере прохождения процесса. Независимо от того, насколько быстро или медленно ребенок качает ручку, вес всегда будет колебаться с одной и той же скоростью, хотя и с разной амплитудой и фазой.
С другой стороны, эти изменения амплитуды и фазы будут одинаковыми каждый раз, когда через процесс проходит синусоидальная волна той же частоты.
Таким образом, можно построить график изменения амплитуды и фазы в зависимости от частоты, чтобы получить две фиксированные кривые, характерные для процесса. Эти кривые включают в себя График Боде , инструмент графического анализа, разработанный Хендриком Боде (рифмуется со словом «роуди») в Bell Labs в 1940-х годах. Диаграмма Боде может быть получена эмпирическим путем путем реализации процесса с синусоидальным управляющим воздействием на различных частотах или путем анализа физических характеристик процесса.
Теорема Фурье
Конечно, большинство реальных процессов не управляются строго синусоидальными входными данными. Однако второй фундаментальный принцип частотного анализа — Теорема Фурье- утверждает, что любой сигнал (включая неколебательное управляющее воздействие) может быть выражен как сумма синусоид. Математик Жозеф Фурье доказал свою знаменитую теорему в 1822 году и разработал алгоритм, известный как преобразование Фурье , для вычисления частоты, амплитуды и фазы каждой синусоиды в этой сумме на основе измерений исходного сигнала.
Теоретически преобразования Фурье и диаграммы Боде можно использовать вместе, чтобы предсказать, как линейный процесс будет реагировать на предложенную последовательность управляющих воздействий. Вот как:
Шаг 1. Используйте преобразование Фурье для математического разложения предлагаемого управляющего воздействия на его теоретические компоненты синусоидальной волны или частотный спектр .
Шаг 2. Используйте график Боде, чтобы определить, как изменилась бы каждая из этих синусоид, если бы она действительно прошла через процесс. То есть примените соответствующие изменения амплитуды и фазы, продиктованные частотой каждой синусоидальной волны.
Шаг 3. Используйте обратное преобразование Фурье, чтобы рекомбинировать модифицированные синусоидальные волны обратно в один сигнал.
Поскольку обратное преобразование Фурье, по сути, является операцией сложения, линейность процесса гарантирует, что суммарный эффект теоретических синусоид, вычисленных на шаге 1, будет таким же, как если бы они оставались суммированными.
Таким образом, комбинированный сигнал, вычисленный на шаге 3, будет представлять переменную процесса, которая была бы получена, если бы предлагаемое управляющее воздействие действительно было введено в процесс.
График Боде показывает, как синусоида частоты v радиан/сек, проходя через линейный процесс, изменит свою амплитуду (или величину) в К (v) децибела и потеряет фазу в F (v) градуса. K (v) и v обычно изображаются в логарифмическом масштабе. Графики Боде различаются по форме для разных процессов, но K (v) всегда приближается к стационарному коэффициенту усиления K , когда v стремится к нулю. Для очень высоких частот K(v) стремится к нулю. В какой-то промежуточный момент, известный как частота среза, график магнитуды падает до 70,7% усиления в установившемся режиме.
Частоты ниже этой точки лежат в полосе пропускания процесса. Чем больше полоса пропускания или пропускная способность, тем больше синусоидальных волн может пройти через процесс с затуханием менее 70,7%. Полоса пропускания — это обычная мера способности коммуникационного процесса передавать данные в виде одновременных синусоидальных сигналов.
Обратите внимание, что в этой процедуре ни один отдельный синусоидальный сигнал не генерировался контроллером и даже не отображался на бумаге. Все такие методы анализа в частотной области строго концептуальны. Это просто вопрос математического удобства, чтобы перевести сигналы из временной области в частотную область с помощью преобразования Фурье (или тесно связанного с ним преобразования Лапласа ), решить поставленную задачу с использованием графиков Боде и других частотных областей. инструменты анализа, а затем преобразуйте результаты обратно во временную область.
Большинство проблем проектирования систем управления, которые могут быть решены таким образом, также могут быть решены прямыми манипуляциями во временной области, но вычисления в частотной области, как правило, намного проще.
В приведенном выше примере это был просто вопрос умножения и вычитания для вычисления частотного спектра переменной процесса с учетом преобразования Фурье предлагаемого управляющего воздействия и графика Боде процесса.
Другие графики Боде
К сожалению, за такое удобство вычислений приходится платить свою цену. Не всегда легко определить, какую именно математическую задачу необходимо решить в частотной области, чтобы решить исходную задачу во временной области.
Анализ стабильности является хорошим примером. Инженер по управлению, имеющий опыт анализа в частотной области, может посмотреть на график Боде процесса и определить по его форме, насколько агрессивным может быть контроллер, не приводя к нестабильности замкнутой системы. И как только регулятор разработан и применен к процессу, комбинированная диаграмма Боде для регулятора и процесса, работающего последовательно, показывает, станет ли замкнутая система более или менее стабильной (и насколько), если поведение регулятора изменится.
процесс должен был внезапно измениться. Эти проблемы связаны с запас по усилению и запас по фазе комбинации контроллер-процесс, но то, что означают эти понятия и как их можно прочитать на графике Боде, требует довольно обширных знаний в области теории управления.
С другой стороны, резонансный анализ довольно прост. Например, рассмотрим образец графика Боде, показанный ранее. График величины показывает отчетливый пик на собственной частоте . Процесс с этим графиком Боде будет усиливать, а не ослаблять входящую синусоидальную волну, колеблющуюся на этой конкретной частоте. Любой процесс, способный накапливать энергию, продемонстрирует это явление, известное как 9.0173 резонанс . Если резонансный пик достаточно высок, процесс может фактически разрушить сам себя, когда его возбуждает синусоидальная волна нужной частоты. Вот почему солдаты сбиваются с пути при переходе мостов. Если частота их маршевого ритма совпадает с собственной частотой моста, он может быть вынужден колебаться до точки обрушения.
Этот образец диаграммы Боде также может представлять игрушку-пружину. Он имеет собственную частоту, которая зависит от массы груза, постоянной пружины и трения в пружине. Нажатие на ручку с этой конкретной частотой приведет к тому, что вес будет сильно подпрыгивать (в этом и заключается смысл такой игрушки).
Последовательная обработка
Анализ в частотной области также дает простое решение проблемы поведения нескольких процессов при последовательном соединении. Рассмотрим, например, комбинированный процесс, когда ручка второй пружинной игрушки подвешена к весу первой. Выход процесса A (положение веса A ) теперь является входом для процесса B (положение ручки B ).
| Выход процесса A является входом для процесса B. |
Таким образом, синусоидальный входной сигнал частоты х , примененный к процессу A , будет генерировать синусоидальный входной сигнал для процесса B той же частоты.
Процесс A ослабит эту синусоидальную волну в K A ( ù ) раз, а процесс B еще больше ослабит ее в 9 раз0003 K B ( ù ), за общее количество ослабления K A ( ù ) раза K B ( ù ). Общее отставание по фазе, вносимое двумя процессами, будет аддитивным; то есть Ö A ( ù ) плюс Ö B ( ù ). Таким образом, график Боде для всей системы будет просто произведением двух графиков величины процесса и суммы графиков фазы двух процессов. Кроме того, поскольку графики магнитуды обычно изображаются в логарифмическом масштабе, график общей магнитуды можно вывести графически, просто сложив два отдельных графика магнитуды вместе по точкам.