裁剪照片 軟體的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

Photobash入門：CLIP STUDIO PAINT PRO與照片合成繪製場景插畫

為了解決裁剪照片 軟體的問題，作者Zounose,角丸圓 這樣論述：

　　所謂Photobash，指的是將數張照片（Photo）在畫布上剪貼組合（bash）製作成為插畫的技法。 　　因為是利用原本就存在於照片中的細節及質感，相較從零開始描繪，可以省下許多時間。此外，在草稿階段，可以隨意組合和排列照片來思考畫面結構，也可以不直接使用照片中拍攝的物體，而去摸索全新的運用方式，能夠隨著你的創意，催生出嶄新的插畫作品。 　　本書使用的繪圖軟體是「CLIPSTUDIO PAINT PRO」，以Photobash的方式描繪場景插畫的技法書。首先由CLIP STUDIOPAINT的基礎開始教學，再進入將數張照片組合描繪風景插畫的Photobash技法基

礎教學，最後是使用照片來製作材質素材的方法，以及讓照片看起來更接近動漫插畫的技巧等等，為各位收錄了各種「使用照片製作場景插畫的技巧」。 　　本書的目標，是讓每一位讀者都能夠學習描繪場景插畫所需要的構圖方法， 和細節收錄的 C L I P STUDIO PAINT PRO使用技巧，進而以 Photobash 的方法成功繪製出場景插畫作品。  

裁剪照片 軟體進入發燒排行的影片

果蠅影像序列的行為標註系統及機器學習辨識

為了解決裁剪照片 軟體的問題，作者黃雋瀧 這樣論述：

由於果蠅與人類的基因有許多相似的地方，透過觀測基因改變後果蠅的求偶行為可以了解哪些基因會影響人類的行為。對果蠅求偶動作的進行影像分析，過去是使用人工方式去測量並記錄，導致生物學家們需要花費大量時間觀察及記錄，此方法效率不高且容易出錯。為了降低觀察所耗費的時間並加快分析行為數據，本篇論文開發一個能讓生物學家輕易掌握的果蠅影像序列的行為標註系統，使生物學家在研究及分析果蠅求偶行為能更有效率。後續並利用生物學家對影片中的行為標記，再配合自動影像物件切割程式，可以切割出用於後續機器學習的果蠅行為圖像。本論文建立機器學習是以DIGITS作為建立機器學習的平台且以Caffe當作機器學習的框架，我們使用A

lexNet及GoogLeNet的網路架構來訓練模型。本論文的辨識行為種類共分為Singing、Tapping、Attempting三種，其中Singing與Tapping選用的圖像張數為7602張，Attempting選用的圖像張數為5184張。我們在DIGITS上的使用微調後的AlexNet模型驗證準確率為99.79%、GoogleNet的模型驗證準確率為99.88%。為了驗證微調後的AlexNet及GoogLeNet的模型可靠度，我們在Singing、Tapping、Attempting各選用180張與訓練資料集相同影片產生出的圖像來做測試，經過測試後我們得到AlexNet的準確率為75

.9%、GoogLeNet的準確率為93.3%，接著使用Singing、Tapping、Attempting各200張與訓練資料集不同的影片產生出的圖像做測試，得到AlexNet的準確率為62.7%、GoogLeNet的準確率為60%。

數碼攝影後期處理秘笈：Photoshop CC商品照片修圖·摳圖·調色·合成·特效

為了解決裁剪照片 軟體的問題，作者創銳設計 這樣論述：

以商品照片後期處理全流程為主線，以Photoshop CC為主要軟體平臺，採用理論與實踐相結合的方式，全面而系統地講解了商品照片後期處理的必備知識與專業技法。讀者通過學習《數碼攝影後期處理秘笈:Photoshop CC商品照片修圖·摳圖·調色·合成·特效》，不僅能掌握大量實用的商品照片後期處理技術，更能完成商品照片的藝術化設計與應用。 全書共11章，可分為3個部分。第1章為基礎篇，講解商品照片後期處理必備的基礎知識。第2～9章為技法篇，通過大量典型示例詳細講解商品照片後期處理的修圖、摳圖、調色、合成與特效5大核心技法。第10章、第11章為實戰篇，首先選擇具有代表性的商品類型進行照片處理專題講

解，隨後通過兩個網店裝修設計案例進行綜合應用。 前言 第1章 寫在照片處理之前 1.1如何選擇適合表現商品特色的照片 1.2商品照片處理的關鍵點 1.3商品照片處理的主要流程 1.4照片後期處理必備的基礎技能 1.4.1關於Photoshop軟體 1.4.2定義合適的工作區 1.4.3打開單張或多張素材照片 1.4.4將素材照片置入新的畫面中 1.4.5存儲處理後的圖像 第2章 商品照片快修技術 2.1還原底圖增加後期處理空間 2.1.1應用要點1：在Camera Raw中打開圖像 2.1.2應用要點2：用“自動”功能快速修復圖像 2.1.3應用要點3：手動調節增強畫面

層次感 2.1.4示例：用Camera Raw快速還原照片豐富的層次 2.2調整單張照片的尺寸 2.2.1應用要點：用“圖像大小”命令調整圖像 2.2.2示例：用“圖像大小命令更改商品照片的大小 2.3快速調整多張照片的尺寸 2.3.1應用要點：用“影像處理器”命令批量調整 2.3.2示例：批量更改照片的大小 2.4對商品照片進行重新構圖 2.4.1應用要點1：用“裁剪工具”自由裁剪照片 2.4.2應用要點2：用預設大小等比例裁剪圖像 2.4.3應用要點3：用“設置裁剪工具的疊加選項”説明構圖 2.4.4示例；裁剪照片突出商品細節 2.5去除商品照片多餘背景 2.5.1應用要點1：用“矩形選框

工具”創建規則選區 2.5.2應用要點2；用“裁剪”命令快速裁剪圖像 2.5.3示例：裁剪照片清除攝影棚的痕跡 2.6修正商品變形 2.6.1應用要點1：顯示網格準確對齊圖像 2.6.2應用要點2：用“變換”命令校正變形圖像 2.6.3示例：修復傾斜變形的錢包 2.7去除商品照片暗角 2.7.1應用要點：用Camera Raw濾鏡快速提亮邊緣 2.7.2示例：去除照片邊緣暗角，讓光影過渡更柔和 2.8創建動作快速調整商品照片 2.8.1應用要點1：創建新動作記錄操作 2.8.2應用要點2：播放動作快速處理圖像 2.8.3應用要點3：用“批次處理”命令批量處理照片 2.8.4示例：用動作為多張照

片添加相同浮水印圖案 第3章 商品照片精修 3.1修復商品包裝上的瑕疵 3.1.1應用要點用“修復畫筆工具”自由修復圖像瑕疵 3.1.2示例：修復面膜包裝盒上的劃痕 3.2修復商品上的缺陷與瑕疵 3.2.1應用要點1：用“修補工具”快速修復連續的瑕疵 3.2.2應用要點2：添加 3.2.3應用要點3：指定修補源與目標物件，控制修補效果 3.2.4示例：去除項鍊上的明顯裂紋 3.3清除商品上的毛髮、灰塵 3.3.1應用要點：用“污點修復畫筆工具”精細修整商品圖像 3.3.2示例：去除飾品袋上的灰塵和絨毛 3.4修復商品的不自然反光與投影 3.4.1應用要點1：用“仿製圖章工具”仿製修復圖像 3

.4.2應用要點2：調整“透明度”融合修補後的圖像 3.4.3示例：削弱皮鞋表面強烈的反光效果 3.5去除商品照片中的掛鉤 3.5.1應用要點1：用“套索工具”確定修整範圍 3.5.2應用要點2：用“內容識別”功能填充圖像 3.5.3示例：去除手提包上萬的明顯掛鉤 3.6消除模特皮膚上的瑕疵 3.6.1應用要點1：用“表面模糊”濾鏡讓皮膚變得更光滑 3.6.2應用要點2：用“內容識別移動工具”去除皮膚瑕疵 3.6.3示例：去除手臂細紋，打造光滑細膩的皮膚效果 3.7修飾模特不完美身形 3.7.1應用要點1：用“液化”工具修飾人物身形 3.7.2應用要點2用“人臉識別液化”修飾臉形 3.7.3示

例：美化圖像打造精緻五官輪廓 3.8讓商品局部變清晰 3.8.1應用要點1：用“USM銳化”濾鏡獲得清晰圖像 3.8.2應用要點2：結合蒙版調整銳化範圍 3.8.3示例：銳化照片獲得更清晰的手錶圖像 第4章 增強商品照片層次感 4.1正確曝光獲得理想畫面 4.1.1應用要點1：用“曝光度”命令校正照片曝光 4.1.2應用要點2：用“預設”快速修復曝光問題 4.1.3應用要點3：手動調整獲得更準確的曝光效果 4.1.4示例：讓曝光不足的商品變得明亮 4.2照片的亮度和對比度的處理 4.2.1應用要點1：調整“亮度”提高或降低圖像亮度 4.2.2應用要點2：調整“對比度”加強明暗反差 4.2.3

應用要點3：用調整圖層實現更靈活的明暗調節 4.2.4示例：調整圖像突出酒杯晶瑩剔透的質感 4.3讓商品照片擺脫“灰色陰影” 4.3.1應用要點1：設置“色階”準確指定區域亮度 4.3.2應用要點2：用“預設”色階快速調整圖像 4.3.3示例：校正灰暗的汽車模型照片 4.4提高／降低照片的亮度 4.4.1應用要點1：用“曲線”控制圖像的明暗變化 4.4.2應用要點2：用“預設”曲線改善輕微曝光問題 4.4.3應用要點3：用“自動”曲線快速調整圖像明暗程度 4.4.4示例：提亮畫面突出商品主體 4.5逆光與側逆光商品照片的修飾 4.5.1應用要點1：用“陰影／高光”命令按正逆光照片 4.5.2應

用要點2：顯示更多選項獲得更多的圖像細節 4.5.3示例：調整圖像修復商品的暗部層次 第5章 商品照片的調色 5.1恢復商品的真實色彩 5.1.1應用要點1：用“自動色調”命令更改贈片的色調傾向 5.1.2應用要點2：用“自動翻色”命令校正照片顏色和對比度 5.1.3示例：自動調整修復偏色的手提包 5.2讓商品照片色彩更鮮豔 5.2.1應用要點1；用“自然飽和度”讓飽和度較低的圖像變得鮮豔 5.2.2應用要點2：用“飽和度”讓圖像整體變得鮮豔 5.2.3示例：增強色彩突出可愛兒童玩具 5.3加強局部色彩 5.3.1應用要點1：用“色相／曲和度”實現有針對性的顏色調整 5.3.2應用要點2：選

擇單色調整改變局部色彩 5.3.3示例：提高飽和度增強家居商品色彩 5.4變換商品顏色 5.4.1應用要點1：用“可選顏色”更改圖像中的特定顏色 5.4.2應用要點2：用不同萬法實現更細緻的顏色編輯 5.4.3應用要點3：用“可選顏色”調整圖層更靈活地調色 5.4.4示例：調整圖像展示不同顏色的商品效果 5.5改變商品色調，營造特殊氛圍 5.5.1應用要點1：設置“色彩平衡”修飾圖像色彩 5.5.2應用要點2：指定色調範圍準確調整圖像 5.5.3示例：增強商品的溫暖感 5.6商品照片中的無彩色應用 5.6.1應用要點1：選擇“預設”快速轉換黑白圖像 5.6.2應用要點2：手動調整創建具有豐富層

次的黑白照片 5.6.3應用要點3：用“自動”功能輕鬆獲得不錯的黑白圖像 5.6.4示例；轉換為黑白效果突出手錶質感 第6章 快速摳取商品對象 6.1外形規則的商品的摳取 6.1.1應用要點1：用“矩形選框工具”摳出矩形物件 6.1.2應用要點2：計算選區準確選擇圖像 6.1.3應用要點3：變換選區使其適合物件輪廓 6.1.4示例：撻取圖像中的面膜物件 6.2直邊不規則圖形的摳取 6.2.1應用要點：用“多邊形套索工具”選取邊緣為直線的物件 6.2.2示例：摳出完整的水果包裝盒 6.3輪廓清晰的商品的摳取 6.3.1應用要點1：用“快速選擇工具”自動查找並摳出圖像 6.3.2應用要點2：調整

“大小”控制選擇的範圍 6.3.3應用要點3：添加／減去選區獲得更精確的選區 6.3.4示例：摳取雜亂背景中的保溫杯 6.4摳取單色背景中的商品 6.4.1應用要點1：用“魔棒工具”基於色彩差異快速選擇圖像 6.4.2應用要點2：調整“容差”確定選擇圖元多少 6.4.3示例：摳取單色背景中的奶粉罐 6.5色彩差異較大的商品摳取 6.5.1應用要點1：用“磁性套素工具”跟蹤物件邊緣摳出圖像 6.5.2應用要點2：調整“寬度”查找圖像邊界 6.5.3應用要點3：指定“對比度”確定被檢測到的邊緣 6.5.4應用要點4：調整“頻率”確定選擇物件的精細程度 6.5.5示例：摳出照片中精緻的小背包 6.6

擦除不需要的背景 6.6.1應用要點1：用“魔術橡皮擦工具”快速擦除背景 6.6.2應用要點2：用“橡皮擦工具”自由擦除物件 6.6.3示例：擦除背景摳出可愛風格的女鞋 …… 第7章 精細摳取商品對象 第8章 商品照片的合成技法 第9章 商品照片的特效應用 第10章 專題類商品照片處理 第11章 商品照片處理實戰應用

深度學習應用於蘭花苗株自動化盤點系統

為了解決裁剪照片 軟體的問題，作者張肇熙 這樣論述：

本研究研發蘭花苗株自動化盤點系統，藉由影像辨識將植床上之蘭花苗株中心框選出來，並盤點植床上苗株之數量。在此系統中，使用自行架設在龍門架上之相機座，配合廠商之自動運輸軌道來採集蘭花苗株在植床上的影像。再使用影像縫合之技術重建完整的植床照片，同時藉由二維條碼將蘭花苗株分批，最後以物件偵測演算法進行辨識後，將植床上各苗株框選出來並且除去重複框選之苗株，最後盤點植床上的苗株個數。本研究之物件偵測演算法以多層卷積的架構為骨幹，並搭配遷移學習以增加辨別時的準確度。在資料庫的建立上，由於植床上之苗株分布密集，每張照片需標記的數量甚多，使得樣本數難以增加，且單張照片尺寸太大也會降低訓練網路的精度，因此，本研

究將原始照片裁剪成多個小照片，有效地增加樣本數，使得網路訓練時照片較不容易被壓縮而失真，進而提高演算法辨識精度。以最適合本研究之演算法而論，各個盤點辨識指標都高於98%。為了能實際應用於產業上，本研究資料庫建立中所拍攝的照片皆採集於所配合之蘭花廠商，確保未來在蘭花廠商之產線中可以實際使用，以達到減省人力、提高生產率。