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《网页制作宝典》第9章 美化网页
文档格式:PPT 文档大小:166KB 文档页数:17
1. Photoshop基本操作 2.利用 Photoshop6.0处理网页图像利用 Dreamweaver编辑各种超连接的方法 3. Fireworks4.0基本操作 4.利用 Fireworks4 4.0美化网页图像 5. Flash55基本操作 6.利用 Flash55处理网页动画
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《网页设计教程》PPT课件:第9章 美化网页
文档格式:PPT 文档大小:168.5KB 文档页数:17
1. Photoshop基本操作 2. 利用Photoshop 6.0处理网页图像利用Dreamweaver编辑各种超连接的方法 3. Fireworks 4.0基本操作 4. 利用Fireworks 4.0美化网页图像 5. Flash5基本操作 6. 利用Flash5处理网页动画
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21世纪高等院校规划教材:《网页设计与制作实用技术》PPT教学课件_第十章 美化网页
文档格式:PPT 文档大小:658KB 文档页数:51
1. Photoshop基本操作 2. 利用Photoshop 7.0处理网页图像 3. Fireworks MX基本操作 4. 利用Fireworks MX美化网页图像 5. Flash MX基本操作 6. 利用Flash MX处理网页动画
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《Photoshop7.0》基础实例2 色彩替换暖色服装
文档格式:PDF 文档大小:117.43KB 文档页数:2
目的:制作图 2.1 所示图像效果。 要点:在图像编辑处理过程中常常因为色调 不合要求,而需要对同一种颜色全部 作替换处理。本例将介绍使用选择工 具得到颜色选区并替换成为另一种 颜色的方法。主要应用 Magic Wand Tool、Lasso Tool、Similar 命令,Fill 命令等工具完成
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郑州轻工业学院:《计算机图形学基础与实践 Elements and practice for Computer Graphics》课程教学资源(PPT课件讲稿)序言(张素智)
文档格式:PPT 文档大小:344.5KB 文档页数:7
现代计算机不再是仅以文字作为处理对象,而 是包括处理图形、图像、视频和音频在内的多媒体 技术( Multimedia)。常言说:一图胜百言。由于 图形和图像更能直观反映事物,引起人们的兴趣, 所以,计算机图形学自诞生至今已得到了迅速的发 展。从企业的统计图、窗口系统、界面设计,到计 算机动画、模拟与仿真以及计算机辅助设计等等, 无不用到计算机图形学的知识。计算机图形学是计 算机学科领域重要的一门学科,是计算机辅助系统、 多媒体技术、虚拟现实等技术的理论基础
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冷轧带钢表面缺陷在线监测系统
文档格式:PDF 文档大小:1.87MB 文档页数:4
介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上
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中国地质大学(武汉):《DSP原理及应用》课程教学资源(课件讲稿)第4章 C55x处理器的软件设计
文档格式:PDF 文档大小:21.54MB 文档页数:103
本章主要介绍了C55x处理器的程序基本结构,C语言编程以及优化,语言与汇编语言的混合编程,通用目标文件格式,最后对C55x处理器的数字信号处理库和图像、视频处理库进行了介绍。 4.1 C55x处理器程序基本结构 4.2 C语言程序开发及优化 4.3 C语言与汇编语言的混合编程 4.4 通用目标文件格式 4.5 C55x处理器的数字信号处理库和图像视频处理库
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《网页设计与制作》课程教学资源(PPT课件讲稿)第4章 图像 Fireworks处理软件
文档格式:PPT 文档大小:928KB 文档页数:50
4.1 Fireworks MX简介 4.2 Fireworks MX文档的基本操作 4.3矢量图和位图 4.4选择和编辑对象 4.5颜色和填充 4.6使用文本 4.7特殊效果 4.8GIF动画 4.9图像的切片与导出
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《数字图象处理》 第四章(4-1) 二维正交变换
文档格式:PPT 文档大小:421.5KB 文档页数:39
数字图象处理的方法主要分为两大类:一个是空间域处理法,一 个是频域法(或称变换域法)。在频域法处理中最为关键的预处理便 是变换处理。变换理论在图像处理中起着关键作用,二维变换已被用于图像增强、图象复原、图象编码、图象描绘和图象特征抽取等方面当矩阵的逆矩阵等于其复数共轭转置矩阵时,叫酉矩阵。即设A和A为二维酉矩阵
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基于S-LRCN的微表情识别算法
文档格式:PDF 文档大小:1.33MB 文档页数:11
基于面部动态表情序列,针对静态表情缺少时间信息等问题,将空间特征与时间特征融合,利用神经网络在图像分类领域良好的特征,对需要进行细节分析的表情序列进行处理,提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列,引入迁移学习的方法,通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征,降低网络训练中过拟合的危险,并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库,将该方法用于辅助教学评价
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