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模糊背景的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦松田忠雄,LUCKMAN,ワタナベタイシ,山本春花,中西祐介寫的 網美攝影學:捕捉女孩可愛動態瞬間55個專業技巧 和三上詩绘的 如寫真般栩栩如生的色鉛筆仿真畫技:擬真畫完全拆解!初學者也能神還原的描摹技法都 可以從中找到所需的評價。

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這兩本書分別來自瑞昇 和邦聯文化所出版 。

國立臺北藝術大學 建築與文化資產研究所 黃士娟、鄭昭民所指導 葉昀昀的 戰後美援體制下的建築生產:以醫療衛生建築為例(1950-1960s) (2019),提出模糊背景關鍵因素是什麼,來自於美援、戰後現代建築、中國農村復興聯合委員會、衛生所、家庭改良、家政。

而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 蘇柏齊所指導 周永杰的 發展更具效率之多運算子影像視訊畫面尺寸調整機制 (2015),提出因為有 多種運算子、邊緣裁切、圖縫裁減、視覺顯著特徵、運動向量、運動特徵圖的重點而找出了 模糊背景的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了模糊背景,大家也想知道這些:

網美攝影學:捕捉女孩可愛動態瞬間55個專業技巧

為了解決模糊背景的問題,作者松田忠雄,LUCKMAN,ワタナベタイシ,山本春花,中西祐介 這樣論述:

光是擺拍不夠看 美女要美得活靈活現 做一個能征服靜態和動態感的攝影師吧! 5位攝影師 X 7位模特 超實用網美進階拍攝技巧   |攝影師|   松田忠雄/LUCKMAN/ワタナベタイシ/山本春花/中西祐介   X   |模特兒|   高橋春織/岡田香菜/木戸怜緒奈/武内おと/さいとうなり/ひらく/森田紗英   ★可愛的是女孩,還是你拍出來的女孩?   想拍女孩,   想拍可愛的女孩,   想把可愛的女孩拍得很可愛——   那麼除了被攝體本身的優勢之外,   你還要懂得如何構圖,   什麼樣的動作可以增加畫面感,   怎麼創造故事情境,   動靜都很棒,   要讓女孩的可愛,   透

過你的鏡頭發揮一百倍效果!   ★攝影的三個重點   ①緩和被攝者的鏡頭意識   對於女孩子來說,有相機對著她們,其實並非日常行為,因此總會有些僵硬。使用「動作」這種表現手法,能夠緩和模特兒對於相機存在的感受,因此能夠帶出她們較為自然的表情及動作。   ②讓畫面產生驚艷   照片能夠補捉肉眼無法確認的瞬間動作及表情。以動作當作主題,就能夠拍攝到令人驚豔的瞬間。   ③讓偶然幫助自己   一邊挪動身體一邊攝影,必然會伴隨攝影者及模特兒都意想不到的偶然性。刻意呼喚出那不曾想像到的「奇蹟」,打造看起來非常可愛的瞬間。   ★拍出網美照的四堂課   |拍攝動作的基礎知識|   想要拍出可愛的動

態照片,必須要了解的基本知識,為你解析動作的原形:   步行(奔跑)、轉動(旋轉)、蹲下、跳躍,   以及攝影師的動態或靜態拍攝方式,   和不可不學的ISO感光度與對焦,   透過不同模式切換拍攝方法,   就能逐漸掌握節奏。   |讓模特兒的動作看起來可愛|   就算是模特也有不知道該做什麼動作的時候,   怎麼擺姿勢,才是攝影師想要的?   如何引導模特做出更自然的動作?   受限於場地和服裝嗎?   乍看像失誤的動作反而更可愛喔!   也可以不那麼縝密規劃,   順其自然就好。   打造獨樹一格的清爽系可愛女孩!   |以攝影技巧強調出動作|   利用拍攝的角度、聚焦方式和景深等你

所知道的構圖技巧,   去駕馭模特的動作,   發揮1+1大於2的效果。   也有在陰暗處的閃光燈使用技巧教學,   讓畫面更加有故事性。   |讓動作看來可愛的靈感集|   從攝影技巧再回歸到模特身上,   如何和模特互動?   如果沒哏,要怎麼製造效果?   ★攝影師愛用機材介紹   每位攝影師都有不同的攝影風格,   如何選擇適合自己的機材也是一門學問,   將幾位攝影老師的愛用的設備排開,   連同型號及簡單說明,讓你一目了然。

模糊背景進入發燒排行的影片

Software Surfing 329
Photoshop(123) 製作模糊背景-淺影深效果(粵語)

本集教學影片:
https://youtu.be/eKp9nj66al0

素材下載:
https://drive.google.com/drive/folders/1andJBYrAlAAx2skouIrzZ3XAlaJF302D?usp=sharing

Photoshop(86) 人像去底及頭髮處理
https://youtu.be/PvWFseDEv3M

Facebook 專頁:
https://www.facebook.com/SoftwareSurfing/

本集 Facebook:
https://www.facebook.com/SoftwareSurfing/posts/1630945687115235

Photoshop 教學系列:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLmCELblfb2q79xcBz8pEjdlyoJzJOa7AJ

戰後美援體制下的建築生產:以醫療衛生建築為例(1950-1960s)

為了解決模糊背景的問題,作者葉昀昀 這樣論述:

本論文主要探討 1950 至 1960 年代冷戰對峙的情勢下,美援如何制度性地介入國民政府的治理體制,並影響戰後建築生產體系在醫療衛生領域的運作。有別於既有建築研究時常將「美援」視作現代建築發展的模糊背景,筆者詳細運用官方計畫檔案、工作報告、建築雜誌、書籍報刊,重建戰後美援建築的生產脈絡,銜接戰前過渡至戰後此段建築史研究的空白。首先,本研究以戰後兩大醫療衛生教學機構的復建-臺大醫學院和國防醫學院-說明美援導致戰後衛生觀念由德日制轉向英美制,並促成了醫療衛生教學空間的形變。再者,本研究關注彼時多數臺灣人生活的鄉村衛生生活,連結常民建築空間生產與官方計畫之間的制度性意義。以美援體制下的中美聯合機

構-中國農村復興聯合委員會-兩個與衛生相關的空間建設計畫為例,分別是:戰後反映美式衛生理念的「衛生所標準化」計畫、以及深入鄉村家庭生活的「家庭改良」計畫,討論美援機構如何透過具體而微的空間建設與改善計畫,試圖達到其標舉「改善鄉村生活環境以防止共產勢力集結」的意識形態目的。最後,本研究指出美援體制對於戰後臺灣現代建築發展影響的複雜性。由於建築生產本身涉及許多設計、營造技術、材料成本的物質限制,因此檢視美援資源運作的政策和技術機制可發現,實際上,許多建築生產的方式還是承襲戰前日治時期臺灣本地的習慣。美援機關對於建築生產的介入,大多反映在計畫設定和預算控制的層次、以及美式衛生理念之下的機能需求,較少

直接主導建築的外觀形式、建造技術和建築設計,而是委託各種美方專家顧問等中介角色進行工程監督和建議。從以上研究發現皆顯示,戰後建築史研究仍有許多複雜未解的內涵,留待後人繼續深入討論。

如寫真般栩栩如生的色鉛筆仿真畫技:擬真畫完全拆解!初學者也能神還原的描摹技法

為了解決模糊背景的問題,作者三上詩绘 這樣論述:

在綜藝節目上憑神級仿真畫技收獲好評! 作者三上詩绘展現的擬真畫不但引發討論 甚至延燒到社群軟體以hushtag拼畫技 #プレバト  #色鉛筆   作者三上詩绘在日本的綜藝節目《プレバト》(壓力對戰),   靠著驚人的實力擔任藝人們色鉛筆畫技檢定的裁判,   討論熱度甚至在instgram、twitter上引發民眾爭相用hushtag參賽。   一眼就怦然心動!   用色鉛筆就能畫出儼然躍出紙上的真實質感。   一筆一畫在獨屬於自己的一方天地,   用色鉛筆有溫度的筆觸重現最貼近感動的那一瞬間。   獨具魅力的逼真畫技、細節提點都在本書公開!   從繪製前的工具與主題準備、基礎畫技展示

,   以及作者的獨門祕技──自製色票與自製混色卡,   能夠快速、正確的選擇還原度最高的色鉛筆用色。   並用動植物、食物或生活小物等9種主題,   搭配6種寫實應用的畫技解說,   淺顯易懂的講解色澤、金屬、透明度或毛髮等不同材質的表現。   附有多幅的清晰照片、詳細的說明與作畫步驟拆解,   即使是新手也能畫出逼近照片的還原度! 本書特色   ■只需簡單的基礎畫技,就能著手繪製。   ■大量繪製步驟拆解,把握每幅逼真畫的重點畫技。   ■自製能迅速選擇正確用色的輔助工具,還原度大加分。  

發展更具效率之多運算子影像視訊畫面尺寸調整機制

為了解決模糊背景的問題,作者周永杰 這樣論述:

本研究提出多運算子影像與視訊尺寸調整(retargeting)演算法,目的在於有效率地調整影像畫面至目標解析度,並將演算法延伸應用於視訊。對於數位影像,我們適當地施予基於內容之邊緣裁切(content-based cropping)和縮放(scaling),首先計算影像中的視覺顯著特徵(visual saliency feature),並將影像透過SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)演算法切割成較大的超級像素(superpixel),擷取畫面中的前景物作為畫面切割的依據,接著逐一比較視覺特徵圖進行邊緣裁切與等比例縮放。若時間允許,圖縫裁減(seam

carving)可被使用讓畫面更接近目標長寬比。圖縫裁減主要計算畫面梯度,採用動態規劃刪除最小能量圖縫並進行圖縫的局部更新,最後定義突出點以限制圖縫數量並決定裁減停止點。對於某些適合的影像,我們亦可增加圖縫來降低畫面直接縮放程度。由實驗結果顯示,我們確實有效率地維持影像主體,演算法也達到較高的實用性。另外,我們將影像處理延伸至視訊資料,考量視訊壓縮域動態資料計算,透過H.264/AVC視訊壓縮編碼時所產生的運動向量(motion vector)和運動補償資訊(motion compensation)判斷鏡頭種類,若為非固定式場景,我們使用邊緣裁切以及縮放的方式處理畫面;若為固定場景,則可使用

圖縫裁減機制。為了防止運動中的前景物在裁切過程中被移除而造成失真,我們將壓縮域中的位移向量製作運動特徵圖(motion feature map),結合視覺特徵圖協助圖縫裁減和邊緣裁切。實驗結果顯示我們的方法可以廣泛處理不同種類的鏡頭,在畫面前景物形狀的維持以及背景保留上,亦優於其他視訊畫面調整演算法。