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  • 平面构成常见问题
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    2018-10-18 08:15:40

    一、谈谈PC端与移动端的区别

    1、从设计方面谈,网页对设计要求小一些,因为屏幕尺寸相比较大展示效果好。移动端尺寸小,在需要思考的东西多,要考虑将设计感体现最大化。

    2、这两个的使用场景和操作方法是不一样的,系统也不同,还有pc端是一个持续的使用时间,而移动端使用就比较灵活,多数都是利用一个碎片化的时间。 从设计方面来讲,pc端的尺寸相对较大,信息量也较大,所以需要更好的信息整合,但是移动端因为尺寸小规范也多就需要将设计感体现最大化。

     

    二、如何让你的网站或APP脱颖而出

    首先设计方面要与众不同,要在视觉上吸引用户,板式整齐比传统网站要有不一样的视觉效果,视觉方面让画面更精致,交互方面更加简洁易懂,最终目的让用户觉得简单上手。

     

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    点线面平面设计的概念是什么,在平面设计的领域里,点、线、面有其独特的视觉效果和审美价值,它作为视觉语言,通过一定方式的组合,向人们传达出特定的内涵和信息。点线面是平面设计中常用的构成元素,它构建了整个作品的骨骼,使其有血有肉,更加的具体化,如果你还不知道这是为什么那就来看下点线面平面设计的概念是什么,点线结合构成设计图。
    在这里插入图片描述

    无论设计的版面最终有多么的复杂,都可以简化到「点线面」上来

    平面中的点

    很多细小的形象可以理解为点,它可以是一个圆、一个矩形、一个三角形或其他任意形态。

    点在本质上是最简洁的形态,是造型的基本元素之一。它具有一定的面积和形状,是视觉设计最小的单位。

    点的特征

    画面中的点由于大小、形态、位置不同,所产生的视觉及心理效果都是不同的

    点的大小

    在平面构成中,点的概念是相对的,在对比中,不但有大小还有形状。就大小而言,越小的「点」,作为「点」的感觉就越强烈。
    在这里插入图片描述

    点在几何学上点只有位置,没有面积,但在平面设计者眼里一个文字、一个符号、一个较小的单位图形称之为点,也就是作品中细小的形态都可视为点。这些点是存在着形状、方向、大小、位置的变化的,再加以不同的排列组合,会带给人们不同的心理感应。

    一个点最能形成视觉中心,在平面设计中,我们可以把需要强调的部分归纳为一个点,人们的视线最终将凝结在这部分。当点位于画面中心时,与画面的空间关系显得和谐稳定;位于中心偏上时会有不稳定感,形成自上而下的视觉流程;位置偏下时,画面会产生安定的感觉,但容易被人忽略;位于画面三分之二偏上位置时,最易吸引人们的观察力和注意力;当点位于画面边缘时就改变了画面的静态平衡关系形成了紧张感。

    两个点构成视觉心理连线
    加粗样式

    两个点,如果画面有两个点产生便形成两点之间的视觉张力,人的视觉就会在两点之间来回跳动,形成一种跃动闪烁感。当两个点有大小区别的时候,视觉就会由大到小的点去移动,产生运动趋势。有这样一则手机平面广告:在画面上,一只大狗盯着一部小手机,由于小点的凝聚力强于大点,人们的目光最终落到这部小手机上。

    一句成功的广告语:“个子比我小,人缘比我好!”立刻使人们记住了这款手机的特征。众多点的组合排列,点的重复、等大、等距排列,给人清晰、规整、舒适感。但绝对的整齐易显得呆板、单调,我们可以通过渐变、近似、特异等构成形式使画面变得活跃起来。当较小的点按一定的形状有规则的排列在一起时会形成面,点的大小不同会产生空间深度的感觉,点的聚散,会引起能量和张力的多样化,使画面极具情趣。

    平面中的线

    如果说「点」是静止的,那么「线」就是点的移动轨迹。当点的长度和宽度形成非常悬殊的对比的时候,也能形成线。在这里插入图片描述

    线的特点

    从数学上来说,线不具有面积只有形态和位置;在构成中,线是有长短、宽度和面积的。

    从构成的角度来看,具有长短、宽度的线,随着线的宽度的增加,就会使人感觉到面的感觉,但如它周围的都是线的群体,那么宽度较大的线也会认为是粗线。

    线的特征及分类

    线的特征

    分割性:让作品中的元素具有主次清晰的空间感

    方向性:让作品具有很强的引导线功能

    粗细差异:使作品给人带来细腻和刚硬的不同感受

    线的分类

    直线:明快、力量、速度感和紧张感

    曲线:优雅、流动、柔和感和节奏感

    粗线:厚重、醒目、有力,视觉引导效果更直观

    细线:纤细、锐利、微弱,给人细腻感

    长线:修长,具有延伸的版式效果

    短线:果断、精致在这里插入图片描述

    线是点运动的轨迹形成的,几何学上的线是没有粗细的,只有长度和方向,但在平面设计中线是有宽窄粗细变化的,一行文字、一条空白都可称之为线。线在平面设计作品中起着重要的作用。线可以分割画面空间、表现物象的形体轮廓与内部结构。

    (一)线可以分割画面空间这里我们把线简单归纳为线条与线框。线条能划分空间同时具有视觉指引作用,我们可以把线条做多方面的尝试,摆出每一种可能的位置,了解线条支配空间的方法,分析线条在空间因位置、长度、宽度、疏密的改变而产生不同的视觉感受。线框是对设计内容的有效限定,具有警示作用,可形成视觉焦点。实例证明,要想获得视觉的注意,线框是最后的解决之道,线框的界定,使主题产生空间的“力”和“场”。

    因为线条的粗细、色彩、明暗及穿插的变化,能产生前后远近的虚实关系,使画面变得生动活泼,同时也具有相对约束的功能。线框的形态主要以几何方式出现,重视比例感、秩序感、连续感、清晰感、准确性和严密性,但略显刻板,我们完全可以打破传统的线框设计,根据作品的主题、内涵改变线框的形状大小、摆放位置,使格局生动、自由、丰富,通过弯、折、断、隐、徒手描绘等手段表现,向更趣味、新颖的方向迈进,使读者产生强烈的参与心理。当我们把技巧、感觉和线框这三者融合在一起时,能更好地解决功能、逻辑和美学上的问题,就会出现精美大方、令人印象深刻的画面。所以说线框是抽象思维与逻辑思维的完美结合。

    (二)表现物象的形体轮廓与内部结构用线来表现物象的形体轮廓与内部结构,不局限于具象的,也可表现抽象的、不稳定的、不确切的形象,如传统绘画中水波、云纹的表现。更重要的是每一种线条都具有独特的个性与情感,它们的疾徐快慢,起伏变化无不牵动着人们的思绪,成为储存精气神韵的一种境界,我们要善于运用它。如统一方便面的平面招贴广告,红色的背景,筷子在碗中夹出的面以对角线的形式呈现,与商品看似毫无联系的古筝和琵琶在画面以抽象的虚线存在,线的夸张表现将食品表现得淋漓尽致,再配上广告语———“可以弹的面”,商品诉求信息鲜明。

    二、平面中的面

    面是线移动的轨迹,点的密集或者扩大、线的聚集和闭合,都会生出面。面是构成各种可视形态的最最基本的形。
    在这里插入图片描述

    面的特点

    在平面构成中,面是具有长度、宽度和形状的实体,它在轮廓线的闭合内,给人以明确、突出的感觉。各种不同的线的闭合,构成了各种不同形状性质的面。

    面与点、线相比的基本特征就是所占据的空间面积比较大,通常来说,对于点、线、面的确定,主要是依据具体形态在整体空间中所发挥的作用。

    点,以点的位置为主;线,以线的长度和方向性为主;面,则是以其面积比较大的特征为主。在绝大多数作品中,面占有的空间最多,因而在视觉上要比点线来得更强烈实在,更具鲜明的个性特征。这里重点提出“形”和“态”,因为它们的存在直接影响着设计作品的视觉感受。

    (一)“形”形———其实质是实现设定的一个“框”,我们可以将其理解为各种各样的形状,所有的面都有一定的形状,它是受边沿限定而形成的,这些形状就是平面设计中视觉元素的.“图”,可能是经过处理后的各种图片,或者是勾画的某些图形。设计时我们可以把这些“图”按纯粹的形状处理。形状决定画面空间,必须了解自身预先设计出来的形状的虚实空间情况,控制虚实空间的比例。我们应该充分发挥想象力,把“框”的概念演绎到极致。三角形、方形、圆形是一切造型的基础形状,它们之间的相加、差叠、覆盖可以产生丰富的外形。简单的一张白纸通过折叠或一刀切尚能形成很多个新颖别致有趣的面,何况世界变化多端的万物。提高对形状的敏感性,尝试不同的组合方式,会大大提高我们的能力。

    (二)“态”态———指物象的内在结构所呈现的外在表现,在平面视觉传达设计中,我们可称之为肌理,目的为了加强表现内容,达到更好的信息传递的目的,特意选用或增加一些新颖别致的视觉效果,而使面的存在更加生动。马蒂斯为基尔市戏剧院设计的戏剧海报“谁醉心于戏剧,请一起来”,画面中主要视觉元素是一个女演员的头部和很多蝴蝶。这些蝴蝶被大头针钉在女演员脖颈以上的部位,越接近头部越密集。女演员头发的材质肌理完全被蝴蝶代替,这种效果能够体现画面的新颖巧妙,各元素由疏到密的排列强调了戏剧内容的感召力。马蒂斯在这幅海报作品中别出心裁地选用了材质肌理不相干的元素进行了新的置换,展现出新的形态,给人们独特的视觉享受。

    四、点、线、面的综合设计

    在具体的平面设计中,点、线、面是相辅相成,相互点缀的。它们是相对的,点的连续产生线,点的扩大形成面,线变粗得到面,面变小形成点、变窄便成了线。要善于处理好三者的关系,尤其理解掌握好点的活泼跃动,洞察线的敏感度,明确图形的重量感及扩张性。艺术大师霍尔戈马蒂斯的作品在点线面的处理上极有代表性。比如他在1996年为德国Ettingen戏剧节设计的海报中,作为短线的文字如同女模特喷出的海水,是那样的清凉,画面中间地平线上红色的字以点的形式出现,给视觉更添生机,整个画面的点、线、面“你中有我,我中有你”处理的恰到好处。

    在这里插入图片描述
    点线面平面设计的概念是什么,分享点线结合构成设计图综上所述,在平面设计中点、线、面起着决定性的作用,点具有集中、线具有延长、面具有重量的性格特征,它们相互结合,借助设计者无限的想象力,通过一定的构成原理与表现形式联系起来,形成特定的视觉语言,用以加强对造型形象的理解和加强设计本身的形象性和表现力,以此提高设计作品的视觉魅力,并能传达一定的信息,使之达到强烈的艺术效果。

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    小a的平面上有n个X型不明物体,但是他不确定他们的位置。现在请你来确定他们的位置,使得划分形成的平面尽量多. 输入描述: 一个整数n,如题所示。 输出描述: ​一个整数,表示最多把平面分成多少份。 示例...

    时间限制:C/C++ 1秒,其他语言2秒
    空间限制:C/C++ 32768K,其他语言65536K
    64bit IO Format: %lld

    题目描述

    小a的平面上有n个X型不明物体,但是他不确定他们的位置。现在请你来确定他们的位置,使得划分形成的平面尽量多.

    输入描述:

    一个整数n,如题所示。

    输出描述:

    ​一个整数,表示最多把平面分成多少份。

    示例输入

    2

    示例输出

    11

    说明

    备注:

    n ≤ 10^9

    解题报告

    题意:求2n条直线最多可以把平面分成多少份。

    解题思路:n条直线最多可以把平面分成(n * (n + 1)) / 2 + 1.直接套公式。

    #include <iostream>
    using namespace std;
    int main()
    {
        long long n;
        while (cin >> n)
            cout << 2 * n * n + n + 1 << endl;
        return 0;
    }

     

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    什么是位平面分解

    将灰度图像中处于统一比特位上的二进制像素值进行组合,得到一副二进制图像,该图像被称为灰度图像的一个位平面,这个过程被称为位平面分解。例如,将一副灰度图像内所有像素点上处于二进制位内的最低位上的值进行组合,可以构成“最低有效位”位平面。

    在8位灰度图像中,每一个像素使用8位二进制来表示,其值的范围在[0,255]之间,从低到高的分别位:

    00000001
    00000010
    00000100
    00001000
    00010000
    00100000
    01000000
    10000000

    取这些值之后,我们通过按位与运算,就可以得到所有位平面分解图。至于有什么用呢?聪明的小伙伴肯定知道。比如,我们需要给一个图像添加水印,是在高位平面添加好,还是最低有效位平面添加好呢?

    当然是低位平面,因为它的信息最少,添加水印后,去除水印也比较容易。

    灰度图位平面分解

    既然,我们了解了灰度位平面分解以及它的所有知识。下面,我们就来获取一张绘图图像,提取它的所有位平面图。

    具体代码如下所示:

    import cv2
    import numpy as np
    
    a = cv2.imread("4.jpg", 0)
    r, c = a.shape
    b = np.zeros((r, c, 8), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        b[:, :, i] = 2 ** i
    for i in range(8):
        temp = cv2.bitwise_and(a, b[:, :, i])
        cv2.imshow(str(i),temp)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    运行之后,我们得到灰度图像的8个位平面图:

    位平面
    而原图是这样的:

    原图

    彩色图位平面分解

    既然灰度图像有其位平面,那么彩色图像同样也可以提取出来。但是因为彩色图像的矩阵为3维矩阵,所以我们需要给RGB的每个颜色值进行按位与运算。

    具体代码如下所示:

    import cv2
    import numpy as np
    
    a = cv2.imread("4.jpg", -1)
    x, y, z = a.shape
    b = np.zeros((x, y, 8), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        b[:, :, i] = 2 ** i
    temp = np.zeros((x, y, 3), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        temp[:, :, 0] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 0], b[:, :, i])
        temp[:, :, 1] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 1], b[:, :, i])
        temp[:, :, 2] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 2], b[:, :, i])
        cv2.imshow(str(i), temp)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    运行之后,我们会得到下面8张位平面图:
    彩色位平面

    阈值

    不知道,读者注意到了没有,不管是灰度图像还是彩色图像,其0-4位图的细节几乎看不到,都是黑色的。这个时候如何让其细节更加凸显呢?

    答案是改变其阈值,它们数值肯定非常小,我们直接把其更改为255,除0之外都可以凸显其细节出来。现在我们把彩色位图提取的代码更改一下,代码如下:

    import cv2
    import numpy as np
    
    a = cv2.imread("4.jpg", -1)
    x, y, z = a.shape
    b = np.zeros((x, y, 8), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        b[:, :, i] = 2 ** i
    temp = np.zeros((x, y, 3), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        temp[:, :, 0] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 0], b[:, :, i])
        temp[:, :, 1] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 1], b[:, :, i])
        temp[:, :, 2] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 2], b[:, :, i])
        m = temp[:, :] > 0
        temp[m] = 255
        cv2.imshow(str(i), temp)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    运行之后,效果如下所示:
    改变阈值

    彩色位平面图合成

    既然有分解,那么肯定有合成。所以我们也需要掌握如何将所有位平面合成为一张图。代码如下:

    import cv2
    import numpy as np
    
    a = cv2.imread("4.jpg", -1)
    x, y, z = a.shape
    b = np.zeros((x, y, 8), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        b[:, :, i] = 2 ** i
    bit_img = np.zeros((x, y, 3), dtype=np.uint8)
    temp = np.zeros((x, y, 3), 'uint8')
    for i in range(8):
        bit_img[:, :, 0] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 0], b[:, :, i])
        bit_img[:, :, 1] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 1], b[:, :, i])
        bit_img[:, :, 2] = cv2.bitwise_and(a[:, :, 2], b[:, :, i])
    
        temp[:, :, 0] = cv2.bitwise_or(temp[:, :, 0], bit_img[:, :, 0])
        temp[:, :, 1] = cv2.bitwise_or(temp[:, :, 1], bit_img[:, :, 1])
        temp[:, :, 2] = cv2.bitwise_or(temp[:, :, 2], bit_img[:, :, 2])
    
        m = bit_img[:, :] > 0
        bit_img[m] = 255
        #cv2.imshow(str(i)+".bmp",bit_img)
    cv2.imshow('00000000', temp)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    

    这里,我们通过按位或bitwise_or函数合并为位平面图。运行之后,temp就是原图,而bit_img就是位平面图。这样我们在实际处理的时候,能在中间对位平面图bit_img进行操作后,在合并为一张图。

    灰度位平面图合成

    彩色比灰度要复杂的多,灰度位平面图合并就相对较为简单。话不多说,我们直接上代码:

    import cv2
    import numpy as np
    
    a = cv2.imread("4.jpg", 0)
    r, c = a.shape
    b = np.zeros((r, c, 8), dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        b[:, :, i] = 2 ** i
    c=np.zeros((r,c),dtype=np.uint8)
    for i in range(8):
        temp = cv2.bitwise_and(a, b[:, :, i])
        c=cv2.bitwise_or(c,temp)
    cv2.imshow("111",c)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()
    
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