陈星——Amazon 图片处理
ORS Dragonfly图像处理与三维重建软件功能介绍及应用
图像处理 成像系统无法摆脱伪影。Dragonfly 的图像处理工具可供用户减轻图像伪影并恢复图像清晰度，
因此重要的图像信息可以显示出来。业界领先的图像过滤器和无限制的可扩展性以及机器学习功能使 用户能够生成具有清晰特征的定量图像。
ORS 公司总部位于加拿大蒙特利尔，其旗舰产品 Dragonfly 是一款三维体数据的可视化与分析软 件，为各类研究所、工程团队、医疗机构提供了处理、查看、分析不同领域三维影像数据的科研与应 用高水平解决方案。
一、功能介绍
Dragonfly 是全球首款集人工智能 (AI) Deep Learning 与 Python 环境开发的软件平台。软件提 供无与伦比的图像分割、一流的图像渲染、功能强大的扩展性等丰富功能以实现用户高效率高精度的 结果输出。Dragonfly 提供中英文操作界面，更易使用和操作。Dragonfly 可应用于生物医学、材料科 学、岩土地质、电子及半导体、工业检测、逆向工程等技术领域，其技术应用及服务由 积社科技 （JService Technology）实施。
二、高级功能
可扩展性—Dragonfly 的 Python 集成* 用户可以直接在应用程序中执行和访问 Dragonfly 数据对象的 Python 脚本，并利用 Python 生态
系统中免费提供的强大图像处理算法构建用户自己的插件。 Dragonfly 全面的 Python 控制台可以轻松执行工作流程，以便您完全能将软件带到任何可以用到
图像渲染 Dragonfly 具有增强显示效果的功能。在这里，深度感知与高度衍变的色彩感知相结合。对图像
利用Adobe Photoshop软件进行电子商务产品图片处理的技巧
利用Adobe Photoshop软件进行电子商务产品图片处理的技巧随着电子商务的蓬勃发展，产品图片成为了吸引顾客的关键。
良好的产品图片不仅能够提升顾客的购买欲望，还可以增加转化率和销售额。
而Adobe Photoshop 作为一款功能强大的图像处理软件，为电子商务从业者提供了一系列优秀的工具和技巧，帮助他们在产品图片处理方面达到更高的水平。
首先，对于电子商务产品图片的处理，最基本的就是调整光线和色彩。
光线和色彩是影响顾客对产品的第一印象的关键因素。
通过亮度/对比度、色彩平衡和曲线等功能，在Photoshop中可以轻松地对产品图片进行光线和色彩的调整。
适当提亮图片的亮度和增加色彩的饱和度，可以让产品更加生动鲜明，吸引更多的顾客注意力。
除了调整光线和色彩外，产品图片的背景也是一个重要的处理方面。
有时候，产品图片的背景可能会干扰用户对产品的观察，或者与产品的风格和主题不符。
在这种情况下，可以使用Photoshop的“抠图”功能来去除或更换背景。
通过使用套索工具或快速选择工具，可以将产品轮廓选出，并将其与背景分离。
之后，可以根据需要选择合适的新背景，或者在不同背景下评估产品的外观。
此外，商品图片的尺寸和比例也需要考虑。
不同的电商平台可能对商品图片有不同的尺寸和比例要求。
在Photoshop中，可以通过调整画布尺寸和图片大小来满足不同平台的要求。
同时，还可以通过剪裁或翻转等操作来使产品图片更符合电商平台的展示需求。
同时，注意保持图片的高分辨率，以确保产品细节清晰可见。
除了基本的光线、色彩、背景和尺寸处理，Photoshop还提供了其他一些高级的功能和技巧，可以进一步提升产品图片的质量和吸引力。
例如，利用涂抹工具和修复工具，可以轻松地去除产品图片的瑕疵和缺陷，使其更加完美。
通过克隆工具，可以修复图片上的污渍、刮痕和其他破损部分。
此外，Photoshop还提供了滤镜效果，可以为产品图片添加特殊的风格和效果，例如模糊、怀旧和水彩等，以增加图片的艺术感和吸引力。
基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述
基于图像化方法的恶意软件检测与分类综述目录1. 内容概览 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目标与内容 (5)2. 恶意软件概述 (6)2.1 恶意软件的定义 (8)2.2 恶意软件的分类 (9)2.3 恶意软件的危害性 (11)3. 基于图像化方法的恶意软件检测与分类技术 (12)3.1 图像化方法的基本原理 (13)3.2 恶意软件的特征提取 (15)3.3 机器学习在恶意软件检测中的应用 (16)3.4 深度学习在恶意软件检测中的应用 (18)3.5 图像化方法在恶意软件分类中的应用 (20)3.6 图像化方法面临的挑战与解决方案 (21)4. 研究方法与技术路线 (22)4.1 数据收集与预处理 (24)4.2 特征选择与提取 (26)4.3 模型建立与训练 (27)4.4 实验设计与分析 (28)5. 研究案例分析 (30)5.1 研究工具与平台 (31)5.2 实验结果展示 (32)5.3 性能评估与对比 (33)6. 结论与未来工作 (34)6.1 研究成果总结 (35)6.2 存在问题与不足 (37)6.3 未来研究方向 (38)1. 内容概览自从机器学习技术被引入到检测和分类恶意软件领域，过去的十年见证了这些领域的显著进步。
基于图像化方法在这一过程中扮演了重要的角色，它们利用图像处理和分析技术来识别恶意软件的行为特征，这些特征通常以代码图像或系统行为图的形式存在。
本综述文章旨在概述基于图像化方法的恶意软件检测与分类的现状和未来趋势。
将探讨最新的技术进展，包括深度学习模型在建模复杂数据和进行恶意软件分类方面的应用。
本综述还将聚焦图像化方法如何被集成到更广泛的大数据分析框架中，以提高恶意软件检测的准确性和效率。
还将考察不同类型的恶意软件，如防病毒软件、间谍软件、勒索软件和病毒等的图像化检测技术。
本综述还会评估基于图像化方法的恶意软件检测系统的实际应用情况，并讨论这些系统在现实世界中的部署所面临的挑战和机遇。
基于深度学习的图像分类算法在电子商务中的应用研究
基于深度学习的图像分类算法在电子商务中的应用研究随着电子商务的快速发展，图像分类算法在电子商务中的应用变得日益重要。
基于深度学习的图像分类算法可以有效地识别和分类电子商务中的产品图像，从而提供更好的用户体验、增加销售收入并降低运营成本。
一、电子商务中的图像分类问题在电子商务中，对产品图像进行准确分类非常重要。
传统的图像分类方法主要依赖于手工设计的特征提取和分类器。
然而，这种方法面临着特征提取的复杂性和分类器的不稳定性等问题。
而基于深度学习的图像分类算法能够自动学习和提取图像的特征，从而克服了传统方法的限制。
二、基于深度学习的图像分类算法基于深度学习的图像分类算法采用了深度神经网络模型，其中最为流行的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。
CNN模型通过多个卷积层、池化层和全连接层来逐步提取和学习图像的特征，并将其映射到各个类别上。
具体而言，CNN模型首先通过卷积操作捕获图像的局部特征，然后通过池化操作对特征进行降维，最后利用全连接层将特征映射到具体的类别上。
通过多次迭代训练，CNN模型可以逐渐提高图像分类的准确性。
三、深度学习在电子商务中的应用1. 商品推荐：深度学习可以对用户的浏览历史和购买行为进行分析，并根据用户的个人喜好和购买倾向推荐相关的产品。
通过对产品图像的识别和分类，深度学习可以更准确地理解用户的需求，从而提供个性化的商品推荐。
2. 图像搜索：深度学习可以将图片的内容进行高效的提取和匹配，实现基于图像的搜索功能。
用户可以通过上传图片或输入关键词的方式进行搜索，系统将根据图像的特征或关键词与数据库中的产品图像进行匹配，并返回相应的搜索结果。
这种基于图像的搜索方式可以大大提高用户的搜索效率和准确性。
3. 产品分类和标签：深度学习可以自动将电子商务平台上的产品进行分类和标签，提高企业的运营效率和销售收益。
通过对产品图像进行特征提取和分类，可以快速准确地将产品归类到相应的分类目录中。
基于SOFM的高速图像检索算法实现
中图分类号 ： Ｐ ９ ． Ｔ ３ １３
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ １６０ （０ １ ０ —１ ００ １０ —６ ０ ２ １ ） ２０ ８ —５
０ 引 言
基于 内容 的 图像检 索 （ｏ ｔｎ—ａｅ ｇ ｅｒ ｖｌ简称 Ｃ Ｉ 技术是 信 息检 索领 域 的一个 重 要研 ｃｎｅ ｔ ｓｄｉ ｅｒｔｉ ａ， ｂ ｍａ ｅ ＢＲ）
持 其 拓 扑结构 不变 。即在 无教师 示 教 的情况 下 ， 通过 对输 入模 式 的 自组织 学 习 ， 在输 出层 将分 类结 果表 示 出来 ， 尽可 能地 保 留原始 的距 离或 相似 性关 系 。 并 图 １所 示 为基 本 的 自组 织 特 征映 射 网 络 。上层 为 输 入 结 点 ， 输 入 向量 有 个 元 素 ， 输 入层 有 个 结 若 则 点 。网络下 层 为输 出结 点 ， 某种 形 式排成 了一个 邻域 按 结 构 ， 输 出层 中的 每个 神 经 元规 定 它 的邻 域结 构 ， 对 即 哪些 结 点在 它 的邻 域 内和它 在 哪 些结 点 的 邻域 内 。所
究课 题 。Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ系 统通常 提 取颜色 、 纹理 、 形状 等 特征 向量来 表示 图像 的底 层视觉 特 征 ， 通过 距 离度量 方 式
计 算查询 图像 与 图像数 据库 中所 有 图像的 向量距 离 以衡量 图像 之 间的相似 度 Ｌ。 １ 因此 ， ］ 图像 的相似性 查 询
就 相 当于 向 量 空 间中 的最 近 邻搜 索 问题 。传 统 的方 式是 采用 顺 序 扫 描方 法 （ｅｕ ｎｉｌ ｃ ｎａｇ ｒ ｈ ｓｑ ｅ ｔ ａ ｌｏ ｉ ｍ， ａｓ ｔ Ｓ Ａ） 次 比较 数据 库 中的 向量 ， Ｓ 逐 数据 库 的规 模决 定 了检 索 时 的计 算量 ， 量 数据 库 的检 索 势必 严重 影 响 海
ORS Dragonfly图像处理与三维重建软件功能介绍及应用
简单易用 可视化软件更应是去适应用户，而不应由用户花费数月才能掌握。Dragonfly 充分发挥简单易用
的优势，使用户操作得心应手。如：中文操作界面、文件批量导入、自动或手动的图像对齐校准、任 意角度手动或自动分割、3D 视图直接选取或擦除等。
数据导入 图像数据无论是来自高级的成像设备，还是生成 RAW 文件，在 Dragonfly 中总能很容易实现图
——全球首款集 Deep Learning 与 Python 环境开发的软件平台
越来越多的科研领域开始借助三维影像设备诸如 CT、MRI、FIB-SEM、SBFSEM 等等来对各种 实验样品进行成像以获得内部三维结构，而处理这种数据需要专业的软件支持。ORS 公司的 Dragonfly 就是为了满足这样的需求。
的地方。
Deep Learning—图像处理的下一个时代* Dragonfly 提供用户开发新神经网络的功能，同时也为现有模型提供训练、重新使用和重新利用，
以彻底改变您的工作流程。可扩展的神经网络库：Dragonfly 深度学习解决方案与预先构建和预先训 练的神经网络结合起来，实现了 UNet、DenseNet、 FusionNet 等许多功能强大的解决方案。
备注：“ * ” 为指定的版本功能。
三、应用领域
生物医学 解剖学，骨骼、组织，亚细胞，大分子等
岩土地质 油气藏岩石、矿物、天文地质、考古等
材料科学 金属、复合材料、陶瓷、能源材料（电池、燃料电池）等
电子及半导体 芯片封装，TSV 检测等
工业检测 铸件、壁厚、夹杂物、孔隙定量等
逆向工程 飞机、汽车、人工关节、3D 打印等
图像渲染 Dragonfly 具有增强显示效果的功能。在这里，深度感知与高度衍变的色彩感知相结合。对图像
艺术品图片自动标注算法研究
艺术品图片自动标注算法研究第一章绪论艺术品是人类文化遗产的重要组成部分，艺术品的图片资料的获取和管理也越来越受到人们的重视。
艺术品图片自动标注是指通过计算机技术，自动标注图片的一些基本信息，来辅助艺术品的分类、检索和管理等。
自动标注算法的研究对于提高艺术品图片的管理效率和准确度具有重要意义。
本文将针对现有的艺术品图片自动标注算法，进行深入研究和探讨。
第二章相关研究目前，艺术品图片自动标注的研究主要基于机器学习、深度学习和图像处理等技术。
其中，机器学习算法包括支持向量机、随机森林等。
而深度学习算法相对于机器学习算法具有更高的准确率和鲁棒性。
主要包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。
图像处理算法包括基本的图像处理技术，例如直方图均衡化、模板匹配、图像分割等。
这些技术可以在图像预处理阶段，对图像进行初步处理，提高后续算法的准确性。
第三章自动标注算法自动标注算法主要包括两个部分：训练部分和测试部分。
训练部分是指利用已知图片和对应标注数据集进行模型训练，测试部分则是指利用训练好的模型对新的艺术品图片进行标注。
对于训练部分，可以采用传统的机器学习算法或者深度学习算法来进行。
如使用支持向量机或随机森林等方法来进行分类。
对于深度学习算法，则可以使用卷积神经网络等模型进行训练。
在测试部分，一般会对测试数据进行图像预处理，以提高模型的准确性。
常见的预处理方法包括图像增强、降噪、灰度化、二值化等。
此外，还可以将多个算法的结果进行融合，提高模型的鲁棒性和准确率。
第四章算法评估在自动标注算法的研究中，评估算法的准确性是非常关键的。
一般来说，可以采用基于准确率、召回率和F1值等指标来评估算法的性能。
准确率指的是分类器正确分类的样本数与所有样本数之比，召回率指的是分类器正确分类的样本数与测试集中实际为该类别的样本数之比，F1值是综合了准确率和召回率的指标。
此外，还可以采用ROC曲线和AUC值等指标来评估算法的性能。
基于深度神经网络的图像合成与修复研究
基于深度神经网络的图像合成与修复研究深度神经网络（Deep Neural Networks，DNN）是一种模仿人脑神经网络思维方式的机器学习算法，通过多层神经元之间的连接和信息传递，在图像合成与修复领域展现出了强大的能力。
本文将就基于深度神经网络的图像合成与修复研究进行探讨。
图像合成是指使用计算机生成新的图像，而图像修复则是在现有图像中修复缺失或损毁的部分。
传统的图像合成和修复方法通常依赖于人工规则和特定的图像处理算法，但其在复杂场景下的效果往往不理想。
而深度神经网络在图像合成与修复任务中展现出了巨大的潜力，能够自动学习并提取图像的高级特征，生成更加真实和逼真的图像。
基于深度神经网络的图像合成与修复研究可以分为以下几个方面。
首先是单一图像修复。
在实际应用中，图像往往存在噪声、划痕、缺失和遮挡等问题，对图像进行修复可以提高图像的质量和可用性。
通过训练深度神经网络模型，可以自动学习图像中的特征，并预测缺失或损坏部分的像素值。
研究者们通过设计合适的网络结构和损失函数，使得深度神经网络能够在保持图像细节的同时完成修复任务。
这种方法在修复图像中的纹理、结构和语义信息方面取得了显著的改进。
其次是多图像融合。
在某些应用场景下，一张图像可能无法完全满足需求，需要从多张图像中融合信息以生成更好的结果。
基于深度神经网络的多图像融合方法可以将多个图像的信息进行整合，提供更全面和准确的视觉信息。
结合生成对抗网络（GAN）等技术，研究者们可以生成逼真的合成图像。
这种方法在合成高分辨率图像、重建三维场景等方面有着广泛的应用。
此外，基于深度神经网络的图像合成与修复研究还包括图像风格迁移和超分辨率重建。
图像风格迁移技术可以将一张图像的风格应用到另一张图像上，生成新的图像。
而超分辨率重建技术则可以从低分辨率图像中恢复出高分辨率的图像。
基于深度神经网络的方法在这些任务上取得了很好的效果，生成的图像具有更高的质量和细节。
虽然深度神经网络在图像合成与修复领域有很多成功的应用，但仍存在一些挑战。
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2 产品图片处理
2.3.1 纯色背景图像的抠取
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魔棒工具是Photoshop中提供的一种可以快速形成选区 的工具，对于颜色边界分界明显的图片，能够一键形成选区 ，方便快捷。
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1. 在PS中打开图片
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选择“图层1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
6. 点击右下角，建立新的纯色图层，并填充白色，如下图
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选择“图层1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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7. 如箭头示意，用鼠标左键拖动调整“颜色填充1” 选择“图层1”，右键，删除图层 图层的位置 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
2 产品图片处理
2. 点击软件左侧工具栏的魔棒工具。 在PS中打开图片
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3. 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有 的白色区域。 在PS中打开图片
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4. 选好大致选区后 用Alt+鼠标滚轮放大图片，查看边缘细节 在PS中打开图片 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有的 白色区域。
6. 右键点击应用蒙板，再把该图片复制到纯白画布即可
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6. 右键点击应用蒙板，再把该图片复制到纯白画布合并图层即可
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2 产品图片处理
在“魔棒”和“快速选择工具”之外，还有一种较为简 单快速的抠图工具——“磁性套索工具”，它可以自动检测 图像的边缘，通过跟踪对象边缘快速创建选区，比较适合抠 取那些边缘与背景对比清晰，而且轮廓不是特别复杂的图像。
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1. 在Photoshop中打开图片
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2. 选择钢笔工具
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4. 粗略勾勒出来这些大致轮廓，此时无须放大
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5. 在刚才的直线路径上添加锚点，按住“Ctrl”粗略拉出 弧线
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6. 按住“Alt”+“鼠标滚轮”放大图片，用“Alt”+“鼠标左键”调整锚点，使边 缘进一步贴合
片的尺寸，在改变照片尺寸的同时，照片文件的大小也会随之
改变。
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2 产品图片处理
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2 产品图片处理
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2 产品图片处理
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2 产品图片处理
2.2 裁剪图像
产品图片处理中，对商品照片进行裁剪也是相当常见的基 本操作。使用Photoshop中的裁剪功能，不仅能对照片进行重 新构图，还能拉直水平线让商品得以端正展示。
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2 产品图片处理
选择“图层 如此 1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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2 产品图片处理
8. 鼠标左键选择“图层1副本”，再用“Ctrl+Shit+E” 如此 合并所有图层，即完成
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2 产品图片处理
2.3.2 非纯色简单背景抠取
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1 Amazon产品图片要求
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1 Amazon产品图片要求
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1 Amazon产品图片要求
2、图片要求1000*1000像素以上，72dpi，大小200KB左右， 产品要求占图片85%以上
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1 Amazon产品图片要求
3、图片无配件、无道具，以避免误导顾客引起投诉
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Amazon图片处理
京慧越商学院跨境电商培训课程
Amazon图片处理
Amazon产品图片要求、注意事项
产品图片应如何处理
（图片背景抠取及操作技巧）
实操练习
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1 Amazon产品图片要求
1、主图要求白底（RGB 255,255,255），无边框，无水印， 无文字
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1 Amazon产品图片要求
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8. 裁剪为方形，图像抠取完成
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2 产品图片处理
用魔棒等工具抠图，有时会产生毛边影响抠图效果。 Photoshop提供了多种工具来消除毛边的影响，其中“调整 边缘”是比较易用的工具之一。
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2 产品图片处理
1. 勾勒出选区后，用“Ctrl+Shift+I”反选选区
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1. 在Photoshop中打开图片，左侧工具栏中选 择“磁性套索工具”
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2 产品图片处理
我们在工具栏中选择磁性套索工具，在使用之前可以先进行设置。一般 使用默认设置就可以了，宽度为鼠标所在点影响的范围，对比度影响抠图时 边缘的精确程度，而频率决定着锚点的数量。
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2. 选择上方“调整边缘”按钮
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2 产品图片处理
3. 参数及选项参考右边对话框
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4. 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
2 产品图片处理
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2 产品图片处理
参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
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2 产品图片处理
5. 选择“图层1”，右键，删除图层 参数及选项参考右边对话框，然后点“确定”
京Hale Waihona Puke 越商学院2 产品图片处理右键点击此处
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2 产品图片处理
下拉列表中选择裁剪工具
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2 产品图片处理
设置裁剪比例为方形，双击图片后灰色区域 将被裁掉
设置裁剪比例为方形
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2 产品图片处理
裁剪完成
设置裁剪比例为方形
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2 产品图片处理
2.3 抠取图像 Photoshop提供了多种用于抠取图像的工具，能够组合 出多种抠图方法。下面为大家讲解几种常用的抠图方法。
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4. 当鼠标拖动到图像的结尾处时，会出现一个小圆圈，这 时点击鼠标就完成选区了。
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5. 按照前述方法调整边缘并应用图层蒙板， 再新建白色画布复制过去，合并图层即可完 成
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完成
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2 产品图片处理
2.3.3 复杂背景抠取 一些比较复杂的背景，尤其是对象与背景之间没有足够 的颜色或者色调差异，采用其他方法均不能奏效的情况下， 我们可以用“钢笔工具” 进行抠取来获得满意的效果。钢笔 抠图的特点是边缘平滑、准确。
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7. 右键，选择“建立选区”
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8. 适当调整一下边缘，参数如图
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9. 应用图层蒙版，“Ctrl+Alt+I”修改宽和高，再复制到纯白画布，合 并图层即可
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2 产品图片处理
刚才介绍了魔棒抠图，接下来将演示如何使用快速选择 工具抠图。这个工具同魔棒工一样简单易用。缺点就是只能 选有色差相对较大的图片，但比魔棒工具对背景颜色的要求 稍低。
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1. 在Photoshop中打开照片
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2. 选择快速选择工具
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3. 参数如图所示，笔尖大小可以根据需要随时 调整
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2 产品图片处理
改变照片尺寸
裁剪图像
抠取图像
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2.1 改变照片的尺寸
我们通过商品摄影得到的原始图片高度和宽度基本都是 2000像素以上，这样大的图片并不能直接用来作为产品图片， 因为过大的图片不仅使软件处理速度变慢，降低工作效率，更 会大大降低网页加载速度，影响买家体验。因此，商品照片后 期处理都需要改变照片尺寸。 在Photoshop中可以通过“图片大小”命令来快速更改照
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在PS中打开图片 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有的 5. 使用套索工具进行微调，勾勒出边缘 白色区域。
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2 产品图片处理
在PS中打开图片 点击纯色背景，魔棒工具可以自动选取所有的 6. 选择油漆桶工具 白色区域。
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7. 点击此处把前景色设为纯白，再使用油漆桶填充
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4.将鼠标放在图像上，按住鼠标左键不放可以进行多选。也 可以点击进行单选。按住alt键选择可以从已有选区中减去多 余的选区。如果小范围进行精确选择，可以放大图片，调小 笔尖。将图像全部选取。
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5. 利用快速选择工具栏的“调整边缘”， 进行相关参数设置，使边缘更加平滑。
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2. 用“Alt+鼠标滚轮”放大图片，按住“空格”可以用鼠标左 键拖放图片
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3.鼠标贴近图像的边缘进行拖动，这时选区会自动吸附在图像的边缘，拖动不 要过快。如果在某些地方想要添加锚点可以直接单击鼠标主动进行添加，这样 有助于更加精确的抠图。有时锚点也会吸附的不准确，这时可以按“Delete键” 删除锚点，然后再重新拖动鼠标确定选区。