Photoshop CC?去背達人的私房秘技不藏私 (電子書)

Photoshop CC?去背達人的私房秘技不藏私 (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

吳宜瑾
圖書標籤:
  • Photoshop
  • 去背
  • 圖像處理
  • 設計
  • 教程
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  • CC
  • 電子書
  • 修圖
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具體描述

  去背,是影像後製與設計的重要技能之一,也是多數設計師最頭痛的領域。想學好去背,不能死記步驟,得靠不斷的練習和經驗的纍積。

  本書網羅瞭各種去背的方式,以Photoshop CC的工具作為內容分類,帶領讀者深入認識各種工具的功用與特色,並從中去瞭解、判斷和挑選最閤適的製作方法;在章節的最後提供瞭完整的範例練習,詳細解說去背與閤成的完美結閤,幫助你在日後可以做齣與眾不同的作品,迅速躍升成為去背神人。
 
好的,以下是關於一本與“Photoshop CC 去背”無關的圖書的詳細簡介,字數控製在1500字左右,力求內容充實且自然流暢。 --- 圖書名稱:《精通 Python 數據分析與可視化:從 Pandas 入門到深度學習預處理》 圖書簡介 本書定位: 本書並非針對圖像處理軟件的使用,而是深入聚焦於當今數據科學領域最核心的工具——Python 編程語言及其強大的數據處理生態係統。它為渴望將原始數據轉化為可行動洞察的分析師、工程師、研究人員以及希望提升職業技能的專業人士量身打造。我們完全跳脫齣圖形界麵操作的範疇,完全專注於代碼、算法和數據結構。 核心內容概覽: 本書結構清晰,邏輯嚴謹,由淺入深地構建起一個完整的數據分析知識體係。全書分為六大部分,循序漸進地引導讀者掌握從數據采集到復雜模型構建的全流程技能。 第一部分:Python 基礎與環境搭建 (為數據分析打下堅實地基) 在深入數據結構之前,本書首先確保讀者具備必要的編程基礎。我們不教授任何與圖像編輯相關的知識點,而是詳細講解 Python 的核心語法,包括變量、控製流、函數定義以及麵嚮對象編程(OOP)的基本概念。重點在於解釋如何搭建一個高效的科學計算環境,包括安裝 Anaconda、配置 Jupyter Notebook/Lab,並介紹虛擬環境管理的重要性,確保讀者能夠在隔離的環境中進行項目開發。 第二部分:Pandas 核心:數據操作的瑞士軍刀 這是本書的基石。Pandas 庫是處理錶格化數據(如 CSV、Excel、SQL 查詢結果)的首選工具。本部分會極其詳盡地解析 `DataFrame` 和 `Series` 這兩種核心數據結構。我們會詳細討論以下關鍵操作,確保讀者能夠熟練應對復雜的數據形態: 數據導入與清洗: 讀取不同格式文件、處理缺失值(`NaN` 的識彆、填充與刪除策略)、數據類型轉換(`astype()` 的應用場景)。 數據重塑與轉換: 掌握索引操作、數據篩選(布爾索引)、分組聚閤(`groupby()` 的強大功能及其在多重條件下的應用)、數據透視錶(`pivot_table`)的構建。 數據閤並與連接: 深度解析 `merge()`、`join()` 和 `concat()` 在處理關係型數據時的細微差彆和最佳實踐。 第三部分:NumPy 進階:高性能數值計算的引擎 NumPy 是 Python 科學計算的底層支撐。本部分旨在讓讀者理解嚮量化操作的威力,從而擺脫低效的循環結構。我們重點講解: ndarray (N 維數組): 深入理解數組的創建、形狀(Shape)、維度(Dimension)和步幅(Strides)。 廣播機製 (Broadcasting): 這是 NumPy 性能優化的核心,本書會用大量實例解釋不同形狀數組之間運算的規則。 綫性代數運算: 如何利用 NumPy 進行矩陣乘法、行列式計算以及特徵值分解等基礎綫性代數操作,為後續的機器學習模型奠定基礎。 第四部分:數據可視化:用 Matplotlib 和 Seaborn 講故事 數據分析的最終目的是傳達信息。本部分完全聚焦於使用代碼生成高質量、信息豐富的圖錶,沒有任何拖拽式繪圖的講解。 Matplotlib 深度定製: 學習如何精細控製圖錶的每一個元素,包括軸域、圖例、注解和子圖布局(`subplots`)。 Seaborn 統計圖錶: 利用 Seaborn 快速生成專業級的統計圖錶,如分布圖(distplot, kdeplot)、關係圖(scatterplot, lmplot)和分類圖(boxplot, violinplot),重點講解如何根據數據類型選擇最恰當的視覺呈現方式。 交互式可視化簡述: 簡要介紹 Plotly/Bokeh 在創建可交互圖錶方麵的潛力,但側重仍在於靜態圖錶的精確控製。 第五部分:統計建模與預處理 (邁嚮機器學習的橋梁) 本部分是實現復雜數據分析的關鍵,完全圍繞 Scikit-learn 庫展開。我們將詳細演示如何為模型準備數據,確保數據質量不影響模型性能。 特徵工程基礎: 包括獨熱編碼(One-Hot Encoding)、標簽編碼(Label Encoding)、特徵縮放(StandardScaler 和 MinMaxScaler)的原理及實戰應用。 模型選擇與評估: 介紹迴歸、分類的基礎模型(如綫性迴歸、邏輯迴歸),並重點講解交叉驗證(Cross-Validation)、性能指標(如 R-squared, Precision, Recall, F1-Score)的解讀。 時間序列處理(基礎): 介紹如何利用 Pandas 處理時間戳數據,進行重采樣(Resampling)和時間窗口計算,這是許多金融和物聯網數據分析的必備技能。 第六部分:實戰案例剖析:從零開始的數據項目 本部分通過兩個大型綜閤案例來檢驗讀者的綜閤能力,案例涵蓋瞭數據獲取、清洗、探索性分析(EDA)和初步建模的全過程: 1. 案例一:電商用戶行為分析: 導入模擬交易記錄數據,通過分組聚閤分析不同用戶群體的購買偏好,並可視化其消費周期。 2. 案例二:公開數據集迴歸預測: 使用一個包含大量特徵的結構化數據集,進行特徵選擇、預處理,並訓練一個預測模型,最終解讀模型係數。 本書的價值承諾: 本書堅決不涉及任何圖形用戶界麵(GUI)的復雜操作,不討論任何像素、圖層、濛版或濾鏡等圖像處理概念。它是一本純粹的、麵嚮代碼的、麵嚮數據處理和算法實現的實用指南,旨在將讀者培養成能夠獨立駕馭 Python 數據科學全棧的工程師和分析師。讀者學完後,將能夠自信地處理 TB 級彆的數據集,並利用代碼的邏輯性來解決實際的商業和科研問題。 --- 目標讀者: 具有基礎編程概念(或願意學習基礎編程)的數據分析初學者、需要係統提升 Pandas/NumPy 技能的在職數據分析師、以及希望將 Python 技能應用於數據預處理和探索性數據分析(EDA)的研究人員。

著者信息

作者者簡介

吳宜瑾 老師 (綽號:小隻老師)


  Adobe ACA原廠認證專傢。
  現任巨匠電腦Painter原畫美術設計、平麵設計、3D設計講師。
  擅長各類藝術創作,如平麵設計、網頁設計、動畫設計、電腦繪圖。亦精通攝影、3D影像設計、影片剪接等影像處理技術。
  專職電腦繪圖多年,教學採用深入淺齣的方式,並兼顧創意與實作,培育瞭許多颱灣各領域的繪畫人纔。

  臉書粉絲團:
  www.facebook.com/Jean.Art.Design.Studio/ (小隻Jean的文創市集)

  著作:
  《誰說我不會畫LINE貼圖?主題設計+繪圖+上架的達人養成書》
  《史上最強!LINE動態貼圖:設計、行銷、經營必殺技》
  《自己的貼圖自己賣!Line原創貼圖的角色經濟學》
  《彩繪天堂Painter15數位插畫輕鬆學》
 

圖書目錄

CHAPTER 0數位影像基本觀念
0-1 點陣圖與嚮量圖
0-2 解析度、色彩模式與常見影像格式

CHAPTER 1淺談選取與去背
1-1 選取的定義
1-2 影像的限製與判讀
1-3 選取方式總覽
1-4 何謂去背
1-5 圖層觀念

CHAPTER 2選區編修與遮色片
2-1 選區的基本操作
2-2 選區的儲存與載入應用
2-3 選區的布林運算
2-4 變形/編輯選取範圍
2-5 修改選取範圍
2-6 選取並遮住
2-7 遮色片原理與類型
2-8 圖層修邊

CHAPTER 3基本選取
3-1 幾何形狀選取工具
3-2 自由形狀選取工具
3-3 文字選取工具
3-4 基本選取與綜閤範例應用

CHAPTER 4智慧選取
4-1 智慧偵測邊緣的磁性套索
4-2 智慧偵測色彩的魔術棒工具
4-3 智慧偵測色彩與邊緣的快速選取工具
4-4 橡皮擦工具
4-5 選取顏色範圍
4-6 智慧選取綜閤範例應用

CHAPTER 5路徑選取
5-1 瞭解嚮量圖
5-2 筆型工具與路徑麵闆
5-3 路徑與選取範圍
5-4 路徑選取綜閤範例應用

CHAPTER 6色版選取
6-1 色版概論
6-2 混閤模式
6-3 混閤色帶
6-4 色版混閤器、套用影像與運算
6-5 色版去背與遮色片應用

CHAPTER 7好用的輔助功能
7-1 變形影像
7-2 認識Photoshop中好用的素材─各種素材預設集
7-3 閤成也要搭配色調─學會調整整體影像色彩
7-4 加入濾鏡玩影像─選區與濾鏡搭配使用

圖書序言

  • ISBN:9789864343126
  • 規格:普通級 / 初版
  • 齣版地:颱灣
  • 檔案格式:EPUB固定版型
  • 建議閱讀裝置:平闆
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:281.8MB

圖書試讀

用戶評價

评分

說真的,現在的電子書市場充斥著一堆換湯不換藥的教材,封麵換一換,標題加個「2024最新版」,內容還是一五一十的基礎教學,根本沒什麼看頭。所以,當我看到《Photoshop CC?去背達人的私房秘技不藏私》這種充滿自信的標題時,心裡其實是抱持著一點點懷疑,但更多的是期待。我真正想從「達人」身上學到的,不是技術的羅列,而是「思維模式」。麵對一個全新的、從未見過的複雜圖像,達人是怎麼開始分析它的?他會先從哪裡著手處理,哪些部分可以放給自動功能,哪些部分絕對要親自操刀?這種「決策樹」的建立,遠比單一工具的教學來得有價值。尤其在電子書的媒介中,如果作者能透過動態GIF或是嵌入的示範影片來展示那些需要精準操作的步驟,那絕對是加分到爆炸。不然,純文字描述「輕輕地拖曳滑桿」是完全無法體會那種微妙手感的。總之,我希望它能提供的是一種能夠舉一反三的解決問題架構,而不是一套死闆的SOP。

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身為一個需要頻繁處理大量商品圖的設計師,我的痛點很明確:速度與品質的平衡。我的直覺是,這本《去背達人的私房秘技不藏私》應該會非常強調後者,也就是品質,但同時也暗示瞭前者——速度。因為隻有掌握瞭私房秘技,纔能在維持高品質的同時,將單張去背的時間從五分鐘壓到一分鐘。我期待書中能涵蓋一些針對「產品攝影」優化的去背技巧,例如如何處理光影投射在背景上形成的陰影邊緣,在去背的同時又不至於把陰影的細節完全抹除,造成主體懸浮的詭異感。這在電商領域是非常關鍵的細節。另外,我還希望它能涵蓋如何利用Photoshop的腳本(Actions)來自動化一些重複性的選取微調步驟。如果「達人」能將好幾個步驟打包成一個可以一鍵執行的腳本,那這本書的實用價值,對於追求效率的職場人士來說,簡直是無價之寶。我渴望的不是通用的教學,而是能直接套用到我的日常工作流中,立刻見效的「捷徑」集結。

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每次在社群媒體上看到那些令人驚豔的去背作品,總想著「他是怎麼做到的?」,尤其是那些背景顏色跟主體顏色非常接近的挑戰性素材。這本電子書的名字給我的感覺,就是它會直接「揭秘」那些業界的秘密武器。我猜想,書中一定會有一章節專門針對「特定材質」的去背處理,例如:透明玻璃的反光處理、純黑或純白的物體邊緣如何保持銳利卻不產生鋸齒、或是對著天空拍攝的樹葉如何保留層次感。這需要的不僅是工具的熟練度,更是對光影和像素邊界物理特性的深刻理解。此外,如果是電子書,我強烈希望作者能提供可下載的素材檔案,讓我們可以直接在自己的Photoshop環境中,跟著書上的步驟,實際操作一遍。隻有在實際操作中遇到問題、自行解決的過程,纔能真正內化這些「秘技」。如果隻是看文字和靜態截圖,總覺得少瞭那麼一點「動態的說服力」,希望這本書的編排設計能充分考慮到數位閱讀的互動性。

评分

看到這個書名,我就知道這本電子書絕對是為瞭解決廣大設計人「去背地獄」的終極武器。一般市麵上的教學,大多隻會教你鋼筆工具跟快速選取工具,但說實話,遇到毛茸茸的動物皮毛或是複雜的蕾絲邊,那些方法根本就是心有餘而力不足,根本就是浪費生命。我期待這本「達人秘技」能提供一些非主流、但極為有效的解決方案。比如,它會不會揭露某個濾鏡組閤,在特定材質上能神奇地優化邊緣細節?或者,是關於色彩範圍選取(Color Range)的深度應用,不隻是選取單一顏色,而是能精準捕捉到物件與背景之間細微的色階差異。更深一層想,好的去背不隻是把背景清掉,更重要的是後續的「閤成」——邊緣是否需要稍微銳化、是否要調整殘留的色邊(Chroma Spill)。如果書中能完整涵蓋從「選取」到「優化邊緣」再到「完美融閤」的完整流程,那我就會覺得這本書的實用性爆錶瞭。這感覺就像是學武功,別的書隻教你招式,這本要教你的是如何練成「內功心法」,讓你在任何複雜的去背任務麵前都能泰然自若。

评分

哇,這本《Photoshop CC?去背達人的私房秘技不藏私 (電子書)》聽起來就讓我很期待!雖然我手邊還沒有真的翻到這本書的內容,但光看這個書名,我就忍不住開始腦補它裡頭到底藏瞭多少厲害的「眉角」。通常這種強調「私房秘技」和「不藏私」的書,肯定不是那種教科書式的、隻會教你按哪幾個按鈕的基本操作。我猜想,作者一定會深入探討在實際工作中,那些光靠基礎教學學不到的效率技巧,像是批次處理圖層、用更聰明的方式選取複雜邊緣(像是頭髮絲或是半透明物體),還有,最關鍵的——如何讓去背後的邊緣看起來「自然」而不是硬生生地被切下來的感覺。特別是電子書的形式,我希望它能多利用螢幕放大的優勢,把那些需要細看像素的細節呈現得清清楚楚。如果能多點實際案例的對比,例如「用A方法去背 vs. 用達人私房秘技去背」的效果差異,那就太棒瞭。光是想像著那些能大幅縮短我後製時間的捷徑,就讓我覺得這本書的價值遠超過價格瞭。我非常好奇,在「CC」這個版本下,作者會不會結閤瞭AI輔助選取的新功能,然後再用傳統的手動微調來「畫龍點睛」,那種人機協作的智慧纔是現代設計師真正需要的吧!

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