镜头的奥秘《分镜头脚本创作》
《分镜头脚本创作》带你一起探寻镜头中的世界。...
2023-06-11
马赛克、线条等都属于花屏的一种表现形式,花屏的原因及解决办法有以下几点:
1.排线坏了,就是连接屏幕和主板的排线烧了或者摔松了,这种换个排线就好。
2.屏幕坏了,而且是液晶屏坏了,这种没办法,最麻烦的了,要换整个的屏幕总成,费用很高。
3.主板坏了,也是换整个的主板,但是这种概率比较小,但是也不排除,方法就是换主板,一般主板比屏幕要便宜点。 用户可拿到苹果售后去维修,切勿找非苹果机维修商。

怎么说呢,简单来说马赛克就是一个不可逆的过程。从原理上是不可能用逆向算法来恢复马赛克的,因为马赛克本身就会破坏原本图像的色彩数据。
举一个很简单的例子吧,5+5=10,4+6还是等于10,3+7依然等于10。如果问你5+5、4+6、3+7,你都能得到10这个结果。但如果把这个过程反过来,只告诉你结果是10,你要猜出原来加法式里的两个数只能靠猜,而且猜中的概率微乎其微。
马赛克简单来说就是将邻近像素的色彩数据合并中和,得到一个最终结果。就好像上面举的5+5=10的例子一样,马赛克化后的图像是加法的结果,原图像素的色彩数据则是5+5的过程。我们看到的大部分图片文件的单个像素数据由三原色组成,三组数据各为0-255的整数,组合起来便是这个像素的色彩数据。马赛克则是将数十乃至数百个像素的色彩数据重组并杂糅起来,随机程度将远远大于我们举的5+5=10的例子,数据被破坏后逆向复原的难度也将飞速上升。
举一个更加恰切的例子,马赛克后的图片就好比是一个平均数。比如一组数据是1、2、3、4、5,那么我们可以很容易得到它的平均数是3。但如果只告诉你一组由五个数字构成的数据平均数是5,那你在只知道平均数的前提下是没有足够条件去倒推原本数据中的每个具体数值的。
下面可以拿两张中央气象台发布的等压线图举个例子,两张图乍一看几乎是一样的,不过以人的肉眼是完全可以通过观察其中大量的细节差异将二者区分开的。
但在将这两张图片分别打上马赛克、抹去了所有细节之后,你将几乎不可能再区分开这两张图片,更别说要精确地还原那些被抹去的细节了。
逆向还原马赛克处理过的视频和图片同理,而且难度更大(每一帧都要还原)。不过咱们人类可以根据经验在大脑里脑补细节去理解和补全视频画面中的内容,打马赛克对理解的阻碍反倒比图片更小。
不过,通过捕捉图片中物体的一些细节,确实是可以根据经验在一定程度上还原图片里的物体的。
比如上图热成像仪里呈现的图像,颜色是完全失真的,物体的外形有时候也是模糊的。但我们依旧可以通过经验去判断,这是两个人,这是一栋房子,这是一辆车。但例如颜色这些被抹去的细节,我们将无从得知。
结合人工智能技术,现有的去马赛克技术可以达到不影响人们识别和理解图中事物的效果。但这绝非是逆向还原,更多的是以假乱真。
要在视频中P掉脸上的痣,以下是具体步骤:1. 先将视频导入到视频编辑软件中,然后将视频放到时间线上。
2. 选择需要去除痣的视频帧,将其暂停或者慢放。
3. 使用“遮罩工具”,在痣的周围绘制一个可以覆盖痣的遮罩。遮罩个数根据需要而定,一般需要比较多的遮罩连接起来组成较为复杂的形状。遮罩应尽量贴近痣的形状,否则会影响去除痣之后的自然度。
4. 调整遮罩的颜色和透明度,使其完全覆盖痣,且与原始肤色相近,以将遮罩与肤色融合。
5. 在视频的转场动画中,添加“缩放和平移”等特效,以使遮罩和肤色匹配,让整个视频更加自然。如果痣出现在多个视频帧中,需要对所有视频帧进行处理以保持一致的视觉效果。
最后,渲染整个视频并导出即可。请注意,在实际操作中,具体步骤可能因视频编辑软件不同而有所不同。
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