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点击区域外隐藏_如何制作隐藏图——一张图片点开后是另一张图片
2021-01-12 14:30:45网络上有一种图片,看起来是一张风景图片,单击打开后却换成了另一张图。这样的图片是怎么做出来的呢?打开App后可以看到各种的工具,这里不说其它的工具,如果喜欢,可以自己去去体验一下,这里说说隐藏图,在作图...它是一道墙关注我,后台艾特我你需要的资源,看到会回复你的。
网络上有一种图片,看起来是一张风景图片,单击打开后却换成了另一张图。 这样的图片是怎么做出来的呢?
打开App后可以看到各种的工具,这里不说其它的工具,如果喜欢,可以自己去去体验一下,这里说说隐藏图,在作图工具里可以看到隐藏图。
进入隐藏图后,有图片隐藏与文字隐藏,点击红色圈起来的区域,可以查看效果。
点击后面的开始制作可以制作隐藏图,这里以图片隐藏来说明。
选择前景图添加需要的图片,用于展示,右上角下一步,再选择后景图添加需要的图片,用于隐藏的图片,完成后点击右上角的预览,点击图片可以查看效果,效果满意就点击保存。
制作的隐藏图有什么用呢?可以用于微信、QQ等聊天。
Ps:发送图片时一定要勾选原图。
好友收到后看到的是这样的图片,当点击打开后就会变为隐藏的后景图。
今天这里分享两款App,适用于Android、iOS.
Android:
应用商城也可直接搜索小精灵美化直接下载
地址:
https://pan.baidu.com/s/14Yjem6ke4la46gqGUaAHiw
密码:6666
在浏览器里打开进行下载。
iOS:
第一款:小精灵美化
可以在App Store进行搜索。
上面制作的隐藏图为此App制作。
第二款:图中藏图
可以在App Store进行搜索。
这款App制作隐藏图也相当简单,就不详细说明了。
如有需要可以下载喜欢的App进行制作隐藏图。
附送4张隐藏表白图
长按保存到相册
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【我就知道你“在看”】感谢支持!
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打开后图片不见了_PS教程:神奇的图片,明明是这张图点开却成了另一张图—幻影坦克...
2021-01-13 11:40:37不知道大家平时在上网或者QQ聊天的时候有没有遇到过这样一张图,看上去明明是这个画面,点开却是另外一个画面(如下图演示)效果演示那么这种图是怎么做的呢?首先我们来分析一下这种效果的原理。目前我们所接触的大...不知道大家平时在上网或者QQ聊天的时候有没有遇到过这样一张图,看上去明明是这个画面,点开却是另外一个画面(如下图演示)
效果演示
那么这种图是怎么做的呢?首先我们来分析一下这种效果的原理。
目前我们所接触的大部分APP、网页、聊天工具的默认背景色都是纯白色,而点开图片后的背景色却是黑色,我们知道,在白色背景色下,图片中的透明区域和白色区域是看不见的,在黑色背景色下,图片中的透明区域和黑色区域是看不见的。由此可见,上图效果就是巧妙的运用了背景色的切换,使两个叠在一起的图片在不同背景色下显示不同的画面。
下面我就给大家详细的讲解一下用PS制作这种图的操作步骤。
首先:
打开PS,新建一个宽高都为2像素、背景内容为透明的页面
按快捷键ctrl+0(数字)使画布缩放为适合屏幕大小,找到工具栏的铅笔工具(快捷键B)
在画布空白区域点击鼠标右键,打开设置窗口,将铅笔大小设置为1像素,硬度为百分之100,工具属性栏里面不透明度为百分之100
选择黑色前景色,在画布上画出如下形状的图案,编辑—自定义图案,将该图案设置为自定义图案
用同样的方法,使用白色前景色,画出如下图案,同时将该图案设置为自定义图案
然后:
我们预先准备了两张图(图片来源网络),图一为预览图,图二为点开后的效果
图1
图2
用PS打开图2,将图层命名为图2(命名的目的是为了让初学者更容易看懂),并双击图层缩略图后面空白区域使其解锁,按快捷键ctrl+shift+U,对图片进行去色
打开通道面板,按住ctrl键同时鼠标点击通道面板里面的RGB通道使画面内容载入选区
返回图层面板,新建一个空白图层,命名为图2-1
在图2-1空白图层上按快捷键shift+F5打开填充设置窗口,内容为图案,自定义图案里面找到刚刚设置的白色块的图案,确定,ctrl+D取消选区
将图1拖入页面,在图层上鼠标右键,栅格化图层,同时点击图2和图2-1图层前面的小眼睛将这两个图层暂时隐藏
按快捷键ctrl+shift+U去色,打开通道面板,按住ctrl键同时点击RGB通道使内容载入选区,按快捷键ctrl+shift+i反选
返回到图层面板,新建一个空白图层,命名为图1-1
在图1-1图层上按快捷键shift+F5打开填充设置窗口,内容为图案,自定义图案选择刚刚设置的黑色块图案,确定,ctrl+D取消选区
在图层面板上点击图1前面的小眼睛将图层隐藏,点击图2-1前面的小方块打开小眼睛使图层显示
最后
按快捷键ctrl+shift+alt+s打开存储为web所用格式设置窗口,文件格式为PNG-24(也可以使用GIF格式,这两种格式都会保留透明通道),点击存储,制作完成。
制作完成
可以将制作好的图片以原图方式用QQ发送给好友或者发布在网络平台测试效果,大家可以发挥自己的想象,制作出各种有意思的图,有不明白之处,欢迎各位在评论区留言或者私信给我,感谢大家!
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python实现“幻影坦克”效果(点开图片是隐藏的另一张图)【详解】
2019-02-01 23:24:37下图点击后会显示另一张图片,若不能正常显示,请另存到本地后,用QQ发送消息后打开,手机QQ效果最佳(具体原因后面会解释)。 下面我们先从原理说起,在PS中有三种算法如下: ① 线性减淡(添加): Img输出...开篇先附上实验成果。下图点击后会显示另一张图片,若不能正常显示,请另存到本地后,用QQ发送消息后打开,手机QQ效果最佳(具体原因后面会解释)。
下面我们先从原理说起,在PS中有三种算法如下:
① 线性减淡(添加):
Img输出 = Img上+ Img下;
② 划分:
Img输出 = Img下/ Img上;
③ 反相:
Img输出 = 1 – Img ;上面这些公式是什么意思呢?首先,既然两种背景(黑色与白色)下有两种显示效果,那么必须准备两张图片,这两张图片在一个PSD里面有图层顺序上下之分,我们用Img上和 Img下区分。这里有个问题,我们现在讨论的是图像的色彩值,所谓色彩值,就是某像素的像素值除以255得到的一个大于0小于1的值。所以,我们这里就用Img代表这个色彩值,比如Img上,就代表“上层图像的色彩值”,Img输出——代表最终输出的图像的色彩值。那么毋庸置疑,黑色图像的色彩值为0,白色为1.
完了再看一个问题:两张图层,调整上层图像的不透明度opacity,从100%直到0%,画布上输出的图像肯定也经历了“Img上——混合——Img下”这样的变换。用不透明度混合公式来表达,设Img上的不透明度为O,那么:
Img输出 = Img上 * O + Img下 * (1 - O)
O为0%时,Img输出 = Img下,这时候完全显示下层图像;O为100%时,Img输出 = Img上,这时候完全显示上层图像;而O介于0~100%之间,将显示上下层的混合图像。而在QQ聊天或者贴吧这样的环境下,没有像PS里面那种混合模式的处理,我们之所以能看到不同的图像,也无非就是在黑色白色两种背景下,图像的透明度起到的作用而已,明白了这一点,那么OK——
现在,我们假设最终制作出的图像为ImgR,这ImgR在白色背景下显示图像ImgA,点击放大进入黑色背景,马上变成图像ImgB~ 再假设ImgR的不透明度为O,加上前面交代的那些基础知识,我们是不是就可以列方程了呢?来——
① 白色背景下
ImgA = ImgR * O + 1*(1 - O)
② 点击放大(黑色背景)
ImgB= ImgR * O + 0*(1 - O)
不知道这两个公式大家是不是看懂了。简单解释下:对于①,白色背景下,由前面不透明度混合公式可得:ImgR乘以其不透明度O,与白色背景混合~~ 白色的透明度显然就是1-O,白色色彩值为1,那么我们会看到A图像,即:Img输出 = ImgA.同理可得公式②.
解这两个方程式,由①-②,最终得到下面两个公式:
③
ImgR = imgB / O
④
O = 1 – ImgA + ImgB
现在,我们可以确定两个目标,一是计算图A的反向并将其与图B进行线性减淡,然后将得到的图O再与图B进行划分得到图R,然后给图R进行通道蒙版,最终结果就是我们想要的那张图片。
还有个小细节要交代,因为在白色背景下显示ImgA,黑色背景下显示ImgB~这就意味着:构成A图像的所有像素点的明度值,必将大于构成B图像的所有像素点的明度值。只有这样,在黑白背景下,不透明度才能发挥作用。现在说一下刚刚的问题,由于电脑QQ查看图片时背景有一定透明度,所以显示效果不太好,而手机QQ最为合适。实现步骤与具体函数
下面我们来分别介绍一下上述算法的python实现:Function0(增加对比度):
1.选取两张目标图片img1 和img2,分别变至灰度模式,并调高两者的明暗对比度。
这个步骤需要用到函数如下convert() 实现不同图片格式的转换。我们只需用到RGBA(RGB加一个透明通道Alpha)和L(灰度)模式, point() 逐像素点处理。我们使用它来增加或减少图片的明暗度 def main(img1,img2): img1_g = img1.convert("L") img2_g = img2.convert("L") img1=light_degree(img1_g,0) img2=light_degree(img2_r,1) line=opposed_line(img2,img1) ...... ...... def light_degree(img,i): if i>0: img = img.point(lambda i: i * 1.1) #提高图A的亮度 else: img = img.point(lambda i: i * 0.3) #降低图B的亮度 return img
Function1(反相与线性减淡):
2.出于减少时间复杂度的考虑,我们同时进行反相与线性减淡的运算。由于灰度模式下图片仅有一个通道,灰度值即该点的色彩值,因此计算255-a即能完成反相操作,而计算a+b即能完成线性减淡(即色差值相加)操作。该步得到的最终图片我们命名为“line”。
用到的函数为load() 图片加载。后续将使用img[x,y]来逐像素点处理。需说明的是,前期我使用了getpixel和putpixel,运算速度非常慢,故换用load,极大地减少了处理时间。 def opposed_line(img2, img1): imgb=img2.load() imga=img1.load() for x in range(0, img2.width, 1): for y in range(0, img2.height, 1): b=imgb[x,y] #逐点读取像素值 a=imga[x,y] color=(255-b+a,) #(255-)b表示该像素点反相,(255-b)+a即为线性减淡运算 if color>(220,): #此步是为了避免线性减淡过程中有灰度值超过255的情况 imgb[x, y] = (160 - b + a,) else: imgb[x, y] = color return img2
Function2(划分):
3.划分操作即计算a/b,当然可能出现a/b等于0,或者结果为正整数但非常小的情况,这时我们考虑到是否可以对商的结果进行放大,增加差异的显著性。该步得到的最终图片我们命名为“divided”。def divide(img1, imgO): #传入img1=图A,img0=Function1处理结果图片 imga=img1.load() imgo=imgO.load() for x in range(0, img1.width, 1): for y in range(0, img1.height, 1): A=imga[x,y] #逐点读取像素值 O=imgo[x,y] if O==0: #A/O结果分布在0,1上的像素点非常多,需要通过放大差异将它们分开 color=(int(A*0.3),) elif A/O>=1: color = (int(A*6.2),) else: color=(int(255*A/O),) imga[x,y] = color return img1
Function3(透明蒙版):
4.前面处理的图片都是处在L模式下,为了实现透明通道蒙版,我们需要将图片转为RGBA模式。L模式 RGBA模式 divided DIV_RGBA 并令divided_RGBA的透明通道等于line的灰度值。至此,最终得到的图片就实现了“幻影坦克”效果。
def final(divided,line): LINE = line.load() divided_RGBA = divided.convert("RGBA") DIV_RGBA = divided_RGBA.load() for x in range(0,line.width,1): for y in range(0, line.height, 1): DIV_RGBA[x,y] = (DIV_RGBA[x,y][0],DIV_RGBA[x,y][1],DIV_RGBA[x,y][2],LINE[x,y])
主要函数都已经介绍完毕。下面贴出我做的一个完整程序源码,然后本文就此结束。
import functions as fun from PIL import Image class UI(object): def __init__(self): self.img1 = Image.open('C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\11.jpg') # 上层 self.img2 = Image.open('C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\22.jpg') # 下层 def to_fun(self): fun.timecost(self.img1, self.img2) if __name__ =='__main__': ui=UI() ui.to_fun()
import time def timecost(img1,img2): start = time.time() main(img1,img2) end = time.time() print("time cost:"+str(end-start)) def main(img1,img2): img1_g = img1.convert("L") img2_g = img2.convert("L") img2_r = img2_g.resize((int(img1_g.width), int(img1_g.height))) #可调大小 img1_g = img1_g.resize((int(img1_g.width), int(img1_g.height))) img1=light_degree(img1_g,0) img2=light_degree(img2_r,1) line=opposed_line(img2,img1) divided=divide(img1,line) final(divided,line) def save(img1_g,filename): img1_g.save("C:\\Users\\10698\\Desktop\\project\\"+filename+".png") def light_degree(img,i): if i>0: img = img.point(lambda i: i * 1.1) else: img = img.point(lambda i: i * 0.3) return img def opposed_line(img2, img1): imgb=img2.load() imga=img1.load() for x in range(0, img2.width, 1): for y in range(0, img2.height, 1): b=imgb[x,y] a=imga[x,y] color=(255-b+a,) if color>(220,): imgb[x, y] = (160 - b + a,) else: imgb[x, y] = color return img2 def divide(img1, imgO): imga=img1.load() imgo=imgO.load() for x in range(0, img1.width, 1): for y in range(0, img1.height, 1): A=imga[x,y] O=imgo[x,y] if O==0: color=(int(A*0.3),) elif A/O>=1: color = (int(A*6.2),) else: color=(int(255*A/O),) imga[x,y] = color return img1 def final(divided,line): LINE = line.load() divided_RGBA = divided.convert("RGBA") DIV_RGBA = divided_RGBA.load() line = line.convert("RGBA") for x in range(0,line.width,1): for y in range(0, line.height, 1): DIV_RGBA[x,y] = (DIV_RGBA[x,y][0],DIV_RGBA[x,y][1],DIV_RGBA[x,y][2],LINE[x,y]) divided_RGBA.show() save(divided_RGBA,"final")
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两幅图,一幅是区域图,另一幅是标注图,查找在某个区域内的所有标注点!
2010-03-17 10:37:00以下示例说明如何使用 SearchForFeature 和 SearchWithinGeometry。... 假定 "usa" 和 "uscty_1k" 表均打开,此外还有一张地图。public static void MapInfo_Data_SearchInfo(Catalog catalog) { Fe以下示例说明如何使用 SearchForFeature 和 SearchWithinGeometry。 它查找 uscty_1k 表中位于佛罗里达州的所有城市。 假定 "usa" 和 "uscty_1k" 表均打开,此外还有一张地图。
public static void MapInfo_Data_SearchInfo(Catalog catalog)
{
Feature fFlorida = catalog.SearchForFeature("usa",MapInfo.Data.SearchInfoFactory.SearchWhere("State='FL'"));
SearchInfo si = MapInfo.Data.SearchInfoFactory.SearchWithinGeometry(fFlorida.Geometry, ContainsType.Centroid);
//ContainsType枚举类型:Centroid:Geometry包含另一个几何体的中心,Geometry:Geometry完全包含另一个几何体
IResultSetFeatureCollection fc = MapInfo.Engine.Session.Current.Catalog.Search("uscty_1k", si);
// Set the map view to show search results
MapInfo.Engine.Session.Current.MapFactory[0].SetView(fc.Envelope);// Set the view of the first map.
// 查找结果,显示选中状态
MapInfo.Engine.Session.Current.Selections.DefaultSelection.Add(fc);
}
catalog有两个用于搜索的方法:
- search方法:用于搜索一个或多个表,并且返回或修改IResultSetFeatureCollection或MultiResultSetFeatureCollection(表示搜索的结果。)
- searchForFeature方法:用于搜索使用指定SearchInfo的单一表,并返回单一的Feature(Feature 通常表示带有几何体、样式和属性的表中的行。)
SearchInfo类----定义搜索中使用的 Query 和需要搜索结果的后续处理。 所有 Catalog 搜索方法都需要。由SearchInfoFactory 创建 SearchInfo 对象。SearchInfoFactory有几种方法指定搜索条件:
- SearchAll--返回所有行
- SearchIntersectsFeature--在表几何体与搜索图元几何体相交的位置,创建返回行
- SearchIntersectsGeometry--在表几何体与搜索几何体相交的位置返回行
- SearchNearest 重载
- SearchWhere--创建SearchInfo,返回由给出的where子句指定的行
- SearchWithinFeature--在表几何体包含在图元几何体的位置创建返回行
- SearchWithinGeometry--在表几何体包含在几何体内的位置,创建返回行的SeachInfo
- SearchWithinRect--在表几何体与给出的矩形相交的位置,创建返回行的SearchInfo
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