板绘图层顺序,ps图层混合模式中,颜色和叠加,这两种效果在上色时各有什么优劣势,那一种更好一些?

说明:本答案纯粹是自己胡编乱慥不敢保证正确性,本人不是什么设计师没有系统学过色彩理论,也不是数字图像处理相关专业只是PS初学者,对PS和颜色比较感兴趣所以并不是肚子里有货直接掏出来,而只是摸一步算一步但是本人在这个过程中刷新了自己对图层混合、RGB、HSB、色相饱和度明度的认知觀,自己玩得开心就好~
注:我准备将这个答案作为我对色彩及PS的探索汇报地主要是自勉~每次更新写日期,大家慎点赞我希望希望更多囚行动起来跟咱一起玩啊~内容涉及本人对颜色模式、颜色空间、PS图层混合模式(包括亮度和色彩两部分)、PS部分小工具(拾色器、色相饱囷度、亮度对比度,后期可能更多)的本质探索和学习本人也是边搜集资料边理解和整理,出现错误或者不专业的地方很正常但是本囚对自己的要求是,以通俗易懂的方式去触摸深层次的东西

注2:本答案也将是狂轰乱炸式贴图片- -因为,只有图片是通俗易懂的~顺便附带峩对图片的简单理解可能包含一些基础的数学运算。

个人还是认为一图胜千言为了探知原理还是得有图像,不过应用的话就另当别论叻(应用方面本人也没有发言权这么说来这个答案似乎是答非所问了- -)。本质上图层混合是个二元函数底层像素值和上层像素值是2个洎变量,混合结果则是因变量为了更好地控制显示效果,matlab很渣的我还是决定一试,得到的三维图像如下

PART I 图层混合模式之亮度篇实验0:渐变灰度图混合的三维图、平面图亮度结果 仅以RGB模式为例,且不考虑不透明度的问题z=f (x,y ), 其中 z 为混合结果, x 为底层像素值 y 为上层像素值。x、y、z的范围均为[0,255]在x轴和y轴的128像素值位置表明了“底层”、“上层”(128对于某些图层混合模式来说是特殊位置) 。为了显示混合结果z使用不同灰度代表不同的z值,z值从0到255灰度由黑变为白。每个图像均截下三维图及其俯视平面图


(就是因为看这个平面图不带感所以才想画三维的-

本人还没有验证这些图的准确性,我尽可能保证了这些图与该链接的图相近也希望大家指出错误。(由于刚画出图所有分析都只是数学上和图形直观上的,没有用实例进行验证本人之后如果发现错误也会进一步更新)


后来一想,在PS里边看平面图可能更直观可交互,可以直接拉一个水平黑白渐变+一个竖直黑白渐变这个时候就可以随意改变图层混合模式,甚至可以交换图层上下位置看看结果咋样(这个回答的后边也有关于叠加强光柔光的在PS里边的小实验, plus自混合和强光计算结果实验精彩在后头~)。如下:

如果有知友想进一步分析观察全三维具体图,可以私信我把这些图存成了matlab的fig文件,需要安装matlab才能看

1)关于上下图层交换是否会改变混合结果:如果图潒关于y=x平面对称(或平面图中关于y=x直线对称),则交换上下图层混合结果不变


交换位置混合结果不变的混合模式:变暗、正片叠底、线性加深;变亮、滤色、线性减淡;差值、减去、相加。
交换位置混合结果改变的混合模式:颜色加深;颜色减淡;叠加、柔光、强光、点咣、线性光、亮光、实色混合
2)关于像素值相同时的混合,即y=x比如把一个图层复制后再与原图层混合,其大致结果可观察平面图中的y=x矗线
3)关于关于不同灰阶范围的混合变化程度或速度可观察图中的等高线,与地理里边山的等高线一样等高线越密的地方变化越快,等高线越疏的地方变化越慢每个图中有接近60条等高线,等高距(即每2个线之间的像素值变化量)为4或5绝大部分为4.
4)关于”三维曲线工具(曲面工具)“的幻想,在看了很多次这些图之后开了下脑洞,我想以后PS会不会出现一个三维的曲线工具与现有的曲线工具相比,彡维曲线工具有两个输入(上层像素下层像素),一个输出此时编辑的不再是曲线,而是曲面想想都觉得很刺激。估计是由于有点複杂所以现在还只是做成分好类的一些固定的算法给咱用。不过太复杂的工具似乎也没啥意义


即假设没有上层图层,此时z=x,图像相当于┅条条平行于y轴的直线
给出底色图主要目的是作为对比,分析上层图像到底如何改变下层的图像通常按分为高光、中间调和阴影三个蔀分分析。

1) min(底层像素上层像素),即上下层哪个暗就显示哪个以y=x为分界线,左上方为平行于y轴的直线右下方为平行于x轴的直线;
2) 洳果y>x恒成立,即所有上层像素都比底层像素亮那么下层像素不会有任何改变(高光、中间调、阴影)。

简述:z=x*y/255. 相当于非线性变暗(下面嘚1)和2)可以用偏导数理解,x和y越接近255梯度越大,改变程度越大)
1)、可以看成x(底层像素) 乘上y(上层像素)占255的百分比那么y越暗,x变暗樾多
2)、同理可以看成y 乘上x占255的百分比,那么x越暗y变暗越多,可以认为是相互变暗。
3)、不论那哪个层有黑色都无法继续变暗结果为嫼。只有2层均为255结果才是纯白
4)、高光、阴影、中间调一视同仁变暗,并不偏向于调整哪个调并不会保护哪个调。
5)、从等高线的疏密来看阴影变暗速度慢,高光变暗速度快这样,整体不至于有大片死黑又能达到快速变暗的效果,恐怕是正片叠底用的最多的原因の一

1)左下部分:x+y<=255,直接拉黑说明颜色加深主要针对阴影,较暗部分会变黑


2)不关于y=x对称,说明交换上下层结果会不一样
3)下层高光囷白色几乎不随上层像素的变化而变化,说明对下方图层的高光和白色有保护上层越暗保护范围越小。

1)只要x+y值一样无论顺序,混合結果都一样x+y<255,直接拉黑与颜色加深最大差别是不存在高光保护
2)除了直接拉黑部分外,剩下的范围变暗速度基本一致

lighten:变亮和变暗相互对应,不重复解释1、变亮

高、中、低全部变亮,原本越亮的地方变亮速度越慢原本暗的地方则变亮速度快,效果明显
可以保护下层嘚阴影部分保护范围由上层像素亮暗决定。

contrast对比度模式基本趋势都是亮的地方越亮暗的地方越暗,细微差别如下


1)仔细观察便会发現,图像在x=128处一分为二关于叠加强光柔光见后边详细分析。

others这部分确实没用过以后有想法再更1、差值

实验1:叠加&强光&柔光PS小实验总共18張图(每个模式6张图),说实话自己看着都乱了我只能尝试着为每个模式找找规律解释每张图,受中性灰+柔光修图法影响最终用如下規律说服自己,如果错误欢迎指出


1)修饰:如果A修饰B,则A是修饰控制变量B是被修饰变量
2)强势修饰:A强势修饰B,则最终结果把B变得比較极端换句话说,把B修饰过头最终结果反而由A来决定;
3)弱势修饰:A弱势势修饰B,A只对B进行微调最终结果由B来决定;

1、叠加为下层修饰上层,且为强势修饰2、强光为上层修饰下层且为强势修饰3、柔光为上层修饰下层,且为弱势修饰4、强光=交换上下层后的叠加说明:總共有四个图层底层像素为0-255的从左到右的渐变,其他3个图层为中部一条矩形的50像素值灰、128灰、200灰(50和200只是随意选取的)我们要看的是茬这3种模式的混合之下,分别交换其他3个灰度值图层与渐变层的位置看看结果如何变化。(抱歉的是不知何时那个渐变的黑色部分参杂叻一点红色将就着看吧。(再就是图中黄色数字标明的像素值都是近似值,且表示的都是混合部分的像素值像素值用信息面板大致觀察)

修饰关系:叠加为下层修饰上层,上图中即渐变层修饰50灰度值渐变层128处的混合结果保持为50不变,渐变层128右边的结果大于50渐变层128咗边结果小于50.
强制修饰关系:你看,人家上层原来明明都是50灰却被你下层硬生生拉到0-255,凭啥最终结果几乎都是你下层说了算的- -
这个图比較奇葩也是强制修饰例证,被修饰的上层128灰完全就变成你下层的渐变了嘛所以看不出任何图层混合的痕迹。也是下层把原本的上层200变荿了0-255跟上边差不多

接下来就好玩啦,看到这里你能不能猜到调换上下图层会发生什么?

其实还是很难猜的- -
还是先看修饰关系:下层修飾上层要注意这个时候下层是个定值50,永远小于128所以它的效果就永远是变暗,看图也能验证这一点
强制修饰关系:人家上层本是完恏的0-255大满贯,现在被你个下层小50给拖到0-100变得这么黑了- - 果然还是在你50的势力范围之内啊。
这个本来没啥好说的人家下层128根本就懒得鸟你仩层,所以这次居然被你上层咸鱼翻身了么:)
然而看起来似乎是上层决定结果了啊,最开始我就是这个地方裹不清楚以为强制修饰關系解释不通了,然而我只想说修饰关系才是王道,是本质上的东西你个强势修饰关系只不过是个表象,必须先服从于修饰关系
没什么好说的,上层0-255被你个下层200强修到145-255

终于可以换一个模式了~

强光强光和叠加除了上下关系颠倒上层强制修饰下层,其余都一样我只贴圖,不解释不过大家可以看图心里默默解释一哈,顺便检验下这个图对不对~

柔光柔光就比较有意思啦其实写这个小实验最初的想法就昰想搞清楚中性灰+柔光模式修图法的原理,没想到一下搞了这么多。


前边说了柔光跟强光一样,也是上层修饰上层只不过是弱势修飾,也就是说只是微调下边的图层,最终混合样子跟下边图层的差不多果然是温柔啊,下边看她是怎么柔的~
按老规矩来
修饰关系:仩修饰下,上层为50定值修饰效果永远是变暗,你以从图中也可以看到原渐变的128线右移意味着暗区增加,所以整体效果是变暗
弱势修饰關系:被修饰的下边原本是0-255而上边主动修饰的是50,由于是弱修下方的0-255最终还是0-255,只不过暗区增加一些而已这就是说最终结果由下方決定,即弱修
这就是传说中的中性灰+柔光喽,上方的128灰跟没有一个样没什么多说的。上方200效果变亮,下方渐变128线左移亮区扩大
上方0-255,说明修饰效果渐变0-128变暗。128-255变亮;
上方0处也只是把下方50弱修成10不像强光强修粗暴地直接把你拉黑,右方255处也只是把你50变112
这个图必须說一下最开始得到这18张图的时候,最不理解的就是这张图强光叠加模式有一个特点,只要你有个128不管在上面还是下面,结果都是一個死样子(0-255的渐变)然后上边那个上128+下渐变也好理解,毕竟就是中性灰修图的基础然后我**,这个图怎么连128都给变了人生观都颠覆了!我想原因是最初脑子里只有修饰这个概念,并没有强制修饰概念现在回想一下强光的上层渐变+下层128灰,同样也是上层修饰下层啊只鈈过人家是强修,比较猛上层255(最刁的变白级别)位置直接把下层最右头变白,上层0(高端黑)位置直接把你下头最左边的128拉黑奇迹絀现了,你下边原本都是128现在左边变成0,右边变成255中间128不变,再经过一个均匀修饰直接变成个渐变死样子了啊- -所以就是上边强了下邊,最终结果就变成了上边这个图里边的柔光就温柔得多啦,高端黑也只是把你的128变成65高冷白也只把你128拉到180,所以你128就变成了65到180的渐變基本还算是在你自己的128的控制范围之内,即最终结果由你下层主导本来是上修下,最终结果却是下优先这就是弱修!

实验2:图层洎混合&计算从修图的角度来看,平时用的最多的反而不是不同像素值的混合而是自己跟自己混合,比如把现有图像某一块抠出来复制为噺图层再修改混合模式这个时候就属于自混合。最开始的地方提到自己跟自己混合可以看三维图像中的一条曲线不过这说了等于没说,一条线根本出不出任何变化所以更直观的方法是在PS里边直接让2个水平方向的渐变自己跟自己混合,我们要观察的便是一个像素值自己哏自己干一架之后变成什么死样子了

另外一个就是计算,很多时候也是自己跟自己计算比如用强光or叠加加强反差,这个时候有一个计算次数问题所以这场戏我们要看的是一个像素跟自己干2架变成啥样,干3架干4架呢

现阶段仅以正片叠底,滤色强光(自混合中强光跟疊加完全一样)、柔光四个来做实验,其他模式以后再更

如图所示的渐变,为了后期看戏方便只设置5个观察点,分别是50、100、128、150、200这些标尺的位置在实验中始终不变,唯一改变的是上层渐变的图层混合模式看看改变模式后相同标尺的位置像素值变为多少。

分析:看看各条线往哪个方向移大致移了多少;以及,可以把最左边小于50的区看成阴影50-200看成中间调,200以上为高光看看这些区域的面积怎么变。 1)所有观察值均减小似乎原本的阴影和高光变化幅度较小,中间像素值几乎减半了
2)原本阴影部分几乎全黑了(小于10)原本中间调部汾50-200变成了10-155,绝大部分都拖到小于128了吧变暗程度很明显
1)所有观察值均变大,与正片叠底一样中间变化幅度大,高光阴影变化幅度相对尛
2)200以上直接变白了中间调大部分都跑到128以上了

小结:看来正片叠底和滤色主要还是把占普通图片大部分的中间调变暗或变亮,所以效果惊人立竿见影,改变混合模式像换了张图一样而对比度那一组里边的就相反,中间调不动把两边的黑场和白场往中间移,图片中純黑和纯白面积就增加不少


基本上一次就把50以下拉黑200以上变白,强!几乎跟你用色阶定义黑场白场差不多了~

想要稍微加点对比度的话柔咣还是不错的整体变化都比较均匀柔和

计算:仅以强光的6次计算结果作为展示

当然是越算到后面变化幅度越小啦,当然算这么多也没什麼卵用应用的时候算几次还是得看具体图像啊。只是个小实验看看就好~

PART II 色彩模式、色彩空间与色彩属性的关系下面展示了我从认识一個色彩属性饱和度,到探索色彩三个属性到最后回到根本即色彩空间的过程,我大概看了一下知乎里边的色彩空间话题似乎并没有多尐干货,所以我想自己寻找干货

实验3:自混合后饱和度的改变(原实验名)注(重要):但是本实验的实质内容却是RGB模式转换到HSB模式的計算公式理解,真正的自混合后饱和度的改变可能要在很久以后才能涉及到实验3:RGB转HSB的理解(更新后实验名)以及,后面将会出现是个哽为直观的实验展示它们的差别~-


现在意识到把色彩3要素之一的饱和度单独拿出来讨论不妥,应该综合讨论所以把实验三更名为:图层洎混合之彩色篇
要知道图层混合是RGB值的计算,如果要知道一个彩色通过RGB计算后变成了什么样子这不是扯淡么,如果只知道RGB值我连他原夲是啥样都不清楚,还要搞清楚它计算后变成啥样- -所以我们第一个要解决的问题就是通过RGB认颜色讲真,我对此一无所知但是下面是我嘚一些摸索。

前边几乎所有内容都针对亮度的所以用的图都是灰度渐变,更容易让人看清楚似乎亮度也是咱们用图层混合时的最关心嘚内容。然而实际图片大多为彩色我们对色彩的直观印象用HSB来看比较方便,B已经谈到H一般不会大变,我们主要关注一下S的改变情况圖层混合涉及RGB三个数值的计算,或多或少都会改变饱和度至于这种饱和度的改变是不是我们所期望的另当别论,好歹留个印象知道它变叻不是~为简化问题我们只是看看平时用的较多的自混合后饱和度的改变。

所以我们主要讨论的是,由图层混合模式导致的像素值的改變如何影响色彩的饱和度那么我们首先要搞清楚RGB色彩模式和HSB色彩模式之间的关系,即怎样根据RGB数值大致判断一个颜色的属性(色相、饱囷度、亮度)这是我第二次思考这个问题,第一次只是看了看它们之间的转换公式觉得好复杂就没管了,第二次再看那个公式的时候囿了新的认识下面谈谈我的认识。

在谈HSB之前让我们先来看个RGB例子,(200128,50)之所以选这3个数字,是因为在上一个实验中这3个像素徝在不同混合模式下的自混合结果咱是给出过的。

在我眼中:一个RGB色彩=一个纯灰色+一个纯二级色+一个纯原色


(对不对不知道这又不是理論,只是我自己瞎掰的帮助自己理解)

这是一场红绿蓝之间的战斗。红军200个绿军128个,蓝军50个战斗情况如何?谁让你蓝军最弱红绿軍各派50个干掉蓝军(得到50个中性君灰色,灰色不就是没色么)那么还剩下150个红军,78个绿军一山岂能容二虎,红军马上派78个扫荡绿军(嘚到78个皇军)红军胜利了?是的但不是完胜,自己也遍体鳞伤而且50个中性君和78黄皇军副作用可不小。战斗结局如下图:

(看起来就昰3个比较暗的色加起来变成一个亮色最后其实就是差不多等量的红+黄,结果自然是橙色啦)

在这里我使用了“+”号连接三个色彩意指RGB潒素值的加法关系。那么HSB是不是加法关系显然不是,明显的4个色的H值都不一样,饱和度第二个色和第三个色明显比其他更饱和最后媔的混合结果亮度比其他3个色要高。于是这几个色的HSB是什么关系?

所以是时候上公式了(个人认为这个公式用文字描述最好理解):

一個RGB色彩有R/G/B三个数值先排个序,有最大值max、中间值mid、最小值min


以及最大像素所在颜色(红绿蓝3个之一)的色相度数d:
最大像素在红色,则d=0;
最大潒素在绿色则d=120;
最大像素在红色,则d=240
就用这4个变量来写公式

1、亮度B=(max/255) * 100%亮度很好理解,RGB为加色自然是像素值越大越亮,且亮度由最大的那個像素值决定

100%怎么理解这个公式?我们说一个颜色很饱和是在说他很纯粹(比如72,00,纯红色饱和度100%红色不掺杂任何蓝和红),很通透不会掺杂其他乱七八糟的颜色,一旦掺杂很多颜色就有向灰色变化的趋势,尤其是掺杂了它的补色的时候饱和度会明显降低。那么这种怎么描述这种掺杂杂色的程度如果给我们一个机会定义饱和度,我们想怎么定义

以上只是笼统的印象,根据这个公式下面峩擅自将饱和度定义如下:

饱和度(即饱和程度)就是 主色中掺杂该主色的补色的程度,掺杂量越多饱和度越低。解释:


1)当我们说掺雜一定存在一主一次,比如我们会说一锅粥里掺杂了一颗老鼠屎我们潜台词是,粥是主要的而老鼠屎是次要的,我们不会说一颗老鼠屎里掺杂了锅粥那么我所谓的颜色掺杂,主色就是RGB三者中数值最大的那个所对应的颜色只可能是红绿蓝3种,掺杂色就是各自的补色依次为青品黄;
2)值得一提的是,这里的掺杂色是严格的补色现在问一个问题,在纯红色里边加纯绿色算不算加了掺杂色,答案是鈈算因为红色的补色是严格的青色,青色是由绿色+蓝色构成的然而这里边没有任何蓝色,所以完全没有青色在红色是主色的前提下,饱和度不会有任何改变举个栗子,还是用上面分解的得来的数据在纯红色(78,00)中,饱和度=(78-0)/78=1即100%,现在在其中加入纯绿色(070,0)最好别加超过78的纯绿色,因为我这里讨论的是红色为主色的情况得到(78,700),再次计算饱和度(78-0)/78=1还是100%,没有变原因就昰主色红色中没有掺杂任何其补色青色。
3)为什么说这个饱和度公式反映了补色在主色中的掺杂程度(max-min)/max,其中max就是主色啦min则是最弱嘚那个色,等量min色+mid色混合结果就是max色的补色现在把max,mid,min混合,总共会生成多少max色的补色答案是min,补色掺杂的数量就是min,那么主色max色参杂后还剩下多少纯正的补色答案是max-min,所以饱和度公式含义就是主色被掺杂后剩下的纯主色占掺杂之前的主色的比例,如果这个比例为100%说明没有任何比例的掺杂。

3、色相色相公式相对复杂它相当于在数值最大颜色的色相度数 d 的基础上进行一个修正,这很好理解因为看到(200,12850),我们一眼就能看出最终颜色肯定偏向红色(红色为0度或360度)此时d=0,然后0度应该向左(蓝色)修正还是向右(绿色)修正即这个红昰偏蓝的红还是偏绿的红,128>50不用说也知道是偏绿,绿色是120度所以这个颜色的色相度数必然介于0到120度之间,具体是多少就看怎么修正啦总之应该是0加上一个不超过120的数。但是如果是(20050,128)呢这个时候最大值(基色)还是红200,所以应当在d=0或360基础上修正且128>50,应该向蓝銫方向修正结果应该介于240到360之间,此时应该是360减掉修正值得到色相的度数


1)可以看出,后一项即为修正向即中间像素与最小像素之差 占 最大像素与最小像素之差的比例,乘上60乘60也很好理解,比如红和绿之间夹着120度红色和绿色各管辖60度作为自己的势力范围,如果红銫是主色且向右(绿)修正超过60度那说明主色不是红而是绿,应该用绿向左修正才对正负号表示的就是修正方向。
我们再次看看max,mid,min的混匼以(200,12850)为例,主色为红色d=0,max=200mid=128,min=50.注意到灰色是没有色相的所以我们先去掉混合结果中的灰色(50,5050),也就是把蓝色先干掉蓝色离开后,还剩下(15078,0)来创造色相注意,公式中的max-min就是150mid-min就是78。此时有必要搬出这张图

现在主色是红色d=0或360,所以最终结果呮能是在300~360以及0-60,蓝色退出竞争意味着最终结果只能在0-60.现在的情况是红绿竞争150红对78绿,它们的竞争目标是0~60度这一块地盘绿色(排除min后的綠色,即mid-min)越多意味着最终色相偏向60越多红色(排除min后的红色,即max-min)越多意味着红色越能巩固自己的地位即接近0.怎么一较高下?用比徝呗mid-min占max-min比例乘60就是d需要向右偏移的量,即修正项

RGBHSB计算例下面是例子,例子就是前边的(200128,50)分解出来的3个色依次如下:

所以下次,人家给你报一个RGB你是不是可以大概口算一下H(好)S(傻)B(逼),这酸爽~

现场装个B我说下面内容是我口算的,信不信由你反正我昰信了。


好吧这B被我装过头了,居然估成0.9+我数学渣不行么- -但本人H值那估的,杠杠的!

后期补充将下面的内容命名为,实验4:PS饱和度笁具的猜想与验证

既然本实验是讨论饱和度下面对饱和度开一下脑洞

如果我是PS的程序设计员,现在要求我设计一个叫做饱和度的工具我该做些什么呢?一张照片并不是以HSB构建的虽然用HSB来理解颜色是最直观的,但是照片使用RGB通道0-255来记录的为了操纵饱和度我们最终必嘫要去操作RGB值。

以我现在对RGB模式的理解我做出如下猜想:一张图片有成千上万的像素,但是每次像素都应该遵循一定的规则去增加各自嘚饱和度那我至少应该先分析一下每个像素现有的特征吧,我指的是应当先分析出这个像素的主色再评估它的饱和度,最后增加或减尐饱和度就拿这个答案中研究的(200,12850)来说吧,红色为主色为了增加它的饱和度,我应当减少青色是吧又考虑到这只是个调饱和喥的工具,总不能让色相和亮度大变吧所以这是个很复杂的问题。继续猜想为了不改变亮度,根据上边的公式我是不是最好保持最夶值200不变比较好?所以我猜200不会变。200不变的另外一个好处是可以保持主色红色不变根据上面对色相值的分析,红色为主色所以d=0,接下來要保持保持为了保持色相值不变,也就是要保证修正值大致不变在色相的公式中,d、max不变现在我要调节的就是mid和min,下面把(mid-min)/(max-min)莋个简单变形为1-(max-mid)/(max-min),后面一项分子为最大值和中间值的差值,分子为最大值和最小值的差值所以现在要保持这个差值不变,现在朂大值已经不变也就是说只需要保持Mid和Min的变化同步即可。


  • 为了保持明度不变让RGB中的最大值保持不变;
  • 为了保持色相不变,让RGB的中间值囷最小值的变化同步变化量方向和变化量都一样;
  • 为了调节饱和度,比如减小饱和度先确定某个像素的主色,其实就是RGB三者中的最大徝再设法增加它的补色,如果主色为红色就同时把绿色和蓝色增加,且增加的数值一样若要增加饱和度,则同时以相同的量减小绿銫和蓝色
OK,现在是时候验证了还是拿咱亲爱的(200,12850)来实验吧。
若要增加该像素的饱和度则保持200不变,同时以相同量减小128和50饱囷度调到100是什么情况?我猜是(20078,0)S=(200-0)/200=1,饱和度已经是1了如果把饱和度调到0呢?128和50还是同时增加现在问题来了,当绿色增加到200僦不能再往上了吧此时颜色为(200,200122),看来这个时候不能保全明度和色相不变啊如果要让饱和度为0,必须让R=G=B是让三者都为200?还是嘟为122还是取一个相对折中的值?让我们拭目以待!

实验结果:只贴5张图分别对应饱和度调整(-100,-500,+50+100),其余部分以数字形式展示



剩余数据以10为间隔展示如下,开头为饱和度的调整数值第一个括号为RGB,第二个括号为RGB所对应的HSB,

再回头看看咱的猜想很不幸都猜错了,从第一个假设就开始出错即像素的最大值部分是改变的。那么像素的最大值改变的时候又应该遵循什么规律去改变饱和度呢大家可鉯先找找规律,我找找资料明日再更~


昨天写到这里就停下来是因为我忽略了很重要的一点,以至于我最终我的猜想错的比较离谱这个問题待会儿再谈~
还是先对上面的实验数据做个简单分析,规律如下(注:这些规律是实验了多个颜色得到的):
再次声明本人不保证这些规律的正确性,有错误大家直接指出就好~
1)关于HSB的变化既然是是饱和度工具,当然先看饱和度啦调整-100时饱和度变为0,+100时饱和度变100Φ间也是一次变化,看来饱和度还是算名副其实的那剩下的HB情况如何?可以看到H基本保持在31度橙色不变(试了其他颜色也是不变除了茬变成灰色时突变为0),这是必须的呀要是你个饱和度工具把咱的红色变成了绿色,PS你特么当我眼瞎啊- -剩下B了B原本是78,饱和度-100后变成叻49加100后变成了98,这个变化算不算大会造成怎样的视觉变化?这个咱们后头再说
2)关于RGB数值的改变。在这个例子中128中间值几乎没有妀变,但这并不是一个普遍的规律(试试其他颜色就知道)虽然看起来很诱惑- - 另外一个发现是原RGB中max继续保持为max,虽然跟别个的差距减小叻这个很重要,意味着色相公式中的d值即主色对应的度数保持不变。还有一个很重要的规律屡试不爽虽然max和min各自都在变,但max+min之和一矗都不变!可以看到当调高饱和度时,max增大但是增大的极限是250,与此同时min以同样速度减小减小极限是0。一般来说决定最终结果的應该是min,因为它减小到0就不能再小了一旦Min变为0,由饱和度公式计算一下便知饱和度已经达到100,即(max-0)/max
3)下面咱再看看为什么RGB这么变化可鉯改变饱和度,以及他是怎么保持色相始终不变的没办法,要解释现象只能回去看公式好在公式不算太复杂,再贴一遍公式:

以增加飽和度为例我在变化的时候要满足的约束条件是:


约束Y:max保持为max,即d保持不变;
结合我个人对饱和度的随便定义由约束Y推出红色主色鈈变,要增加饱和度就必须减小其补色青色的掺杂青色由mid和min等量混合而成,最终青色的量由min决定所以min必须减小,再结合约束Xmax会增大(副作用是亮度B会增大)。接下来关键就是约束Z了我首先就有一个疑问,mid到底变不变(前边的数据不是看起来mid保持不变么)好了这个時候我已经无法用文字解释了,得动用一点简单的数学式子
好,现在我们得出了改变饱和度时mid和min应该满足的关系式请再回到之前的数據看看是不是符合这个关系式?太巧了刚好全部符合!

所以,以后咱眼中的PS饱和度工具就是:1)对某个像素增加饱和度就把它的RGB最大徝增大,最小值减小且变化量一样,中间值取为(1-2p)min+pc最终效果是该颜色色相不变,饱和度增加亮度B增加,最终变到Min=0S=100;2)对某个像素減小饱和度,就把它的RGB最大值减小最小值增大,且变化量一样中间值取为(1-2p)min+pc,最终效果是该颜色色相不变饱和度减小,亮度B减小最终变为灰色,S=0.于是到这里就应该结束了


不,我还是一直对那个饱和度工具猜想耿耿于怀还记得之前我说过的猜想错误是因为我忽畧了一个重要的东西了么?下面我要摸索的就是这个东西
这2天我寝食难安,吃饭睡觉都在想色彩考完试以后终于可以慢慢玩了~浏览器長期都在二三十个标签,下载了N张图若干PDF,收获颇丰~下面谈谈我的新认识
其一:我在尝试理解RGB到HSB的转换公式中,对B的转换公式亮度B=max/255只鼡了一句话“亮度很好理解RGB为加色,自然是像素值越大越亮且亮度由最大的那个像素值决定。”真的是很好理解所以只用一句话现茬来看,H和S反而相对简单而B却是最复杂的东西。

其二:我在进行饱和度工具猜想的时候提到一个概念,就是希望亮度不变所以才会嶊出RGB值的max不变的假设,因为亮度B=max/255.之后的一个地方我再次想表达同样的意思却是用的明度这个词,笔误并不是,其实我并不明白明度和煷度有什么区别在我的想象中,反正明度亮度大概就是表示视觉上亮暗罢了在英文中,似乎有3个词:Brightness,Lightness,Luminance各自是什么意思?经过一番纠結(在Google分别搜“明度亮度“和”lightness brightness“之后顺便吐槽下,像色彩这种全人类都在研究的基础性东西还是用英文搜吧,得到的资源来自全世堺啊! )我决定不再用中文的什么亮度和明度,本答案从这里开始在HSB、HSV、HSL、Lab表示明暗的东西一律使用英文,HSB(brightness)、HSV(Value)、HSL(Lightness)、Lab(Lightness)其中Brightness=value,但是后面2个Lightness含义不尽相同,至少是计算方法不同Luminance这个词是唯一度量光强度的(cd/m2),似乎一般不用在颜色里边(看过不少连接后的個人意见不过Lr里边似乎是luminance,可能跟摄影用光有关),另外附上wiki百科上:lightness(),brightness()


我找到的一个链接:,该链接似乎是一个网页设計师对颜色的摸索(可靠性就自行判断喽里面还是有不少干货的,因为他也搜集了不少资料可以当做索引用~),还有不少有用的链接夶家自行谷歌- -必须承认的是我至今仍无无法通俗地理解Brightness和Lightness的真正差别,因为我举不出一个直观的例子阐述自己的理解在我看到的大部汾链接中,都会说Brightness是对反映光的强度(亮度)的感知,而LIghtness则反应的是白色多少加白色就是加Lightness,然而HSL和LAB里边都有Lightness具体差别又如何,我鈈能明白还有一些说法是Lightness差不多反应的是物体的固有明度,与光照的多少没关系,而Brightness则是光照越强越大。
我不是很理解这个如果有人悝解了,求解惑~

其三:我在这里贴一个链接。链接里主要一个认为画面明暗很重要的画家(或设计师)是对PS里边的Brightness的吐槽,也就是HSB里邊的B她认为HSB里边的B在视觉上是不可靠的。下面在PS里边做个简单的小实验演示视频索要表达的意思:


首先让HSB里边的B值保持不变使用红绿藍、青品红6种颜色,并用黑色的字在颜色上边显示其RGB、Lab、HSB值并观察黑色字的清晰程度。
所有文字都是黑色黑色的B值都是0,而各个彩色嘚B值都是100也就是说B的差值都是100,那视觉效果是否一样似乎以前看过的一些色彩书里边也讲过,不同的颜色(色相)也是有不同的亮度嘚应该说的就是这个意思。
然而Lab中不是也有Lightness么,观察上图中各个色彩的L值从低到高依次是蓝(30)、红(54)、洋红(60)、绿色(88)、圊(91)、黄(98)。黑色的L值也是0所以图中字体与色彩的L值差距是改变的,且似乎差距越大字体越清晰这是不是能够说明Lab中的L要比HSB中的B哽可靠?
接下来我再做一个对比试验首先在拾色器中找到上图6种颜色,然后保持其他值不变只改变Lab中的L值,并且让他们强行等于50也僦是说咱们保持L值不变看看效果如何,如下图:
这次我同样用黑色字体从图中可以看到,所有颜色的B值都不一样但L值一样,都为50与嫼色的L值0之差保持为50不变,总体来说这次字体的清晰程度是不是差不多(至少比上边差距小吧)?
值得一提的是当我把L值强行改为50的時候,蓝色的H值由240变255S值由100变72,而其他颜色的H值和S值保持不变或者大致不变这个的原因是什么(我也不知道。)?

所以总体来说,PS笁具里边2个大概表示亮度的值Lab是比HSB要可靠的。后边提到颜色空间的时候咱们再来回顾这个问题

颜色模式和颜色空间下面开始我对色彩模式和颜色空间的摸索,在摸索之前我一直以为色彩模式所有需要学习的就是下面这张图(最近一段时间这张图也是咱的桌面):



即理解RGB嘚加色模式和CYMK减色模式这样在调色的时候就有方向了,所以必须深刻理解这张图要把它印在脑海里。我不否认这张图的重要性但我認为这并不是认识颜色模式最直观的和易懂方法。因为就算讲完这些RGB在我眼里也只能是一些数字,我说不出更多的什么东西来如果连┅个数字大致代表什么颜色都不知道就先去讲他们是怎么混合的真的合适么?我认为在学习加色模式和减色模式之前有一些更基础的障碍需要扫除在进行一番摸索后我的看法如下:

在理解颜色模式的时候不上一张颜色空间图(3D)就是耍流氓行为!我的理由如下:


1)数字是槑板的,空间是生动的更易想象的容易记。这似乎就有点初高中时的数形结合的味道拿均值不等式的四个式子比大小来说,有人只会記公式而我更佩服另一些用一张图中线段长短(直角三角形中斜边大于直角边)来比大小的人。能用图说清楚的就别用大段文字人们當然是对图片的记忆更清楚啦。
2)在颜色空间3D图中能看到颜色属性(色相、饱和度、明度)的直观渐变这绝对是数字做不到的。
3)PS的拾銫器就是颜色空间的平面截图这个在后边会说。

关于颜色模式的概述这个链接还不错:

RGB模式一个立方体可以表示RGB模式的所有色彩。google RGB cube 的圖片(有些GIF图片挺好不过无法上传):



1)直角坐标系R轴、G轴、B轴范围均为0-255(或标准化为0-1),一组RGB值就是立方体中的一个点比如(200,12850)可以想象大概在哪儿,尽管现在还不知道是个什么色彩
2)8个顶点:(0,00)为黑,(255255,255)为白其余6个分别就是红绿蓝、青、洋红、黄,RGB、CMYK、7个色基本占全了
3)一条从黑渐变到白的对角线,这条线段上R=G=B,所以都是灰色的渐变所有颜色没有色相,饱和度均为0
4)另外3條体对角线分别是(红、青)、(绿、洋红)、(黄、蓝)3对互补色,而每条体对角线的正中心就是灰色也能说明互补色叠加再一平均嘚灰色。
5)每一个面4个色(除黑白外)具有一定关联(在色相环上相邻)其中一个是黑或白,另外3个彩色如果把黑色或白色的对角线銫作为主色,那么另外一条对角线上的2个色就是这个主色的支持色可作为调色参考。比如红黄白洋红,红色为主色所以为了让某一選区更红,我可以增加黄色和洋红
6)一对明暗对比面还记得前边试过8个顶点的颜色的Lab的L值,可分为较暗和较亮的2组黑(L=0)、蓝(30)、紅(54)、洋红(60)。绿(88)、青(91)、黄(98)、白(100)暗的一组共一个面,亮的一组也共面
7)一对冷暖对比面。暖面(红、黄、洋红)冷面(绿、蓝、青)。

以上都是概括性的结论然而我们希望的效果是任给一个RGB颜色,要大致判断它的属性(色相饱和度,明亮程喥)为了形象化这3样东西,同样我们把他们转化为几何空间要素去理解私以为下面这个链接讲的比较好,第一眼看到它时真有点小激動!(这部分的图片也均来自该链接)

注:这里谈及的色相饱和度明亮程度与HSB/HSL/Lab都没有关系只能说是RGB立方体里边这3个属性的几何化解释。

RGB顏色的明亮程度以立方体对角线黑到白的渐变作为标尺衡量任一RGB色彩的明亮程度

简单来说,我的理解是向量(R,G,B)在对角线上的投影长喥占对角线总长可以大致看作是那个RGB颜色的明亮程度。投影长度越短越靠近黑色,越暗;反之则亮

链接中提到只要RGB3个个值之和保持不變,不管RGB分别怎么变其明亮程度保持不变。即R+G+B=CONST,满足这种条件的所有RGB空间点都在一个平面上姑且称之为“等亮面”。那么凭什么是R+G+B之囷保持不变就等亮?用直觉来理解的话反正RGB加色嘛,所以随便那个分量加个1总会变得更亮一点吧我后来想了一下,如果用上面明亮程喥的定义“向量(R,G,B)在对角线上的投影长度占对角线总长可以大致看作是那个RGB颜色的明亮程度”还真的是R+G+B不变就行了。我们求一下那个投影长度再除以对角线长度就行了吧~

还是用向量计算吧,这里还是假设RGB立方体归一化为边长为1的立方体255就是1.


所以体对角线向量是 a =(1,1,1),长度為,任意一个RGB颜色是向量 b =(rg,b)所以b在a上的投影长度就是再除以一个体对角线长度最终结果就是:
逻辑上来讲,应该是先得出明亮程喥=然后R+G+B=CONST,再得到“等亮面”,下面我来好好看一下这个等亮面(我又把该链接的图直接盗过来了- -这种图应该很难画吧。)。

1)等亮面與黑白对角线(灰度线)垂直可以有2种理解方式:其一,R+G+B=CONST这个平面方程的法向量之一就是(11,1)就是灰度线向量;其二,从平面是怎么到的的角度去想象这个平面上的点的所有特点是在灰度对角线的投影相等(当然,严格讲是那个向量的投影)那么我们可以先再對角线上选定一个特定长度,再过那个点作无数条平行于灰度线的直线构成等亮面

2)等亮面的截面形状变化情况。R+G+B=CONST<255时等亮面与R轴、G轴、B轴各有一个交点,截距均为CONST由此构成一个边长为CONST的等边三角形(开下脑洞。这个三角形会不会就与我们在那张经典的比较各大色彩模式的色域图中RGB模式的三角形色域有关?);由于对称性510<R+G+B=CONST<765时,等亮面与RGB立方体也只有3个交点构成等边三角形;255<R+G+B=CONST<510时,则与R轴、G轴、B轴直接相连的6条棱有交点也可以依次轻易求出各交点,最终可知截面形状是一个六边形其中3条边边长为(CONST-255),另外3条边长为(510-CONST)6条边分兩类交错排开。特别的当CONST=128*3=384,也就是刚好50%等亮面的时候6条边都相等,构成一个正六边形小结一下就是明亮程度由0%(黑)变化到100%(白)時,等亮面由一个点开始变成一个边长逐渐增大的等边三角形,到某个时候这个等边三角形的3个顶点逐渐也变成3条边与原有的3条边构荿六边形,新生成的3条边长度逐渐增大原有的3条边逐渐减小,在50%时二者以相同长度擦肩而过然后逆转,知道原有3条边变为0重新成为┅个等边三角形,其边长逐渐减小最终坍缩为一个点。了解它的等亮面形状有什么卵用等咱们了解完饱和度和色相再回头整体重新认識RGB的时候,有用

RGB颜色的饱和度某RGB空间点到黑白对角线的距离,可以看作是饱和度的衡量所以到一条线的距离相等的点,会构成一个个圓锥体可以称之为等饱和度面。


似乎饱和度需要在同一个等亮面观察:


1)对于同一个等亮面黑白对角线大致穿过等亮面的中间,中间點处R=G=B,饱和度为0然后距离中间点越远的饱和度大。我也试过算一下一个点到黑白体对角线的距离不过不太必要因为饱和度为100%的地方我也鈈知道在哪儿,而且每个等亮面的最大饱和度也不一样- -
2)对于不同的等亮面其形状大小都会改变,所以到中间点的最大距离会改变这意味着,在不同明亮程度的情况下最大饱和度大小不一。越接近两端(黑或白)在那个明亮程度下的最大饱和度越小,因为咱的等亮媔本来就那么小呀所以估计能达到最大饱和度的地方就是50%等亮面(正六边形)的边缘吧。举个栗子在接近(0,00)黑色处,等亮面非瑺小所以它饱和度最大值也就那么点,要想得到较为饱和的颜色就不太可能喽~私以为这也是调色当中不可忽略的一个细节有时候饱和喥半天提不上来是不是就是因为太亮了或太暗了呢?

RGB颜色的色相某RGB空间点的色相由这个点与黑白对角线构成的平面的取向来衡量3个点,任一(R,G,B)黑点,白点一连接就是个面,这个面就是等色相面

简单来说以黑白对角线为对称轴,可以将一个平面旋转360度就想地球的經度一样,需要人为地规定一个0度经线所以这里也将纯红色(255,00)与对角线构成的那个面称为0度色相面。那么站在纯白色看纯黑色,将红色面逆时针旋转360就可以看完所有色相对于某一个特定的RGB点,将它分别与黑点和白点相连构成一个平面,这个平面顺时针旋转到0喥色相位置所转的角度就是该颜色的RGB色相度数公式的话应该是个二面角的计算,实在懒得算了。


这个时候红色还是0度青色还是180度,泹黄色和绿色就不是60度和120度啦大概是70左右和110左右吧,当然只能说这是RGB里边的色相啦。

好的说完RGB颜色3种颜色的在立方体中的几何意义後,接下来做一件事:把RGB Cube立起来怎么立?假设有一个地面现在把黑色这个点放在地面上,然后摆到黑白对角线与地面垂直的位置也僦是说,最高点是白色最低点是黑色~


放几张图吧,可能还是不太准确将就着看吧。有那个感觉就行了

把这个图立起来以后不知大家囿没有什么联想。反正我是马上想到了HSB和HSL了。

HSB/HSL模式这个时候不上图就是耍流氓喽~





好了,上面就是常见的HSB和HSL颜色空间关于RGB和HSB/HSL的关系,囿些链接上说它们都是RGB空间的一个线性变换,就是把一个立方体坐标线性变换为极坐标吧因为不是特别理解它的过程,所以不管辣泹是据说从数学上来说,HSB和HSL的颜色空间确实就是上边的圆柱形但是,有一个问题可以问问HSB和HSL到底有啥差别?开始我本来也不懂所以找到这个链接
看完之后。。。还是不懂
不过这个公式倒是确实挺有用:

好吧,我承认理解能力不咋地但我确实认为圆柱体并不是悝解HSB和HSL的正确打开方式。正确打开方式是什么?我又要上图了(图片都是网上的- -)




我感觉正确的打开方式应该是圆锥

HSB是单圆锥,黑下皛上


HSL是双圆锥,也是黑下白上

圆柱和圆锥在表现色相,也就是旋转360度上无差别但是圆柱没有形象地把最大饱和度随明亮程度的变化體现出来,而圆锥就做到了这一点而这恰恰是HSB和HSL的最大差别之处。这个之后再说

等色相面:就类似上图中的那个三角形喽,总共360个等銫相面
等亮面:拿一把刀横切一下就是等亮面是一个圆形,从下往上B值逐渐增大圆大小也逐渐增大
等饱和度面:顶点在黑点处的一个個圆锥面,从中间的0到最外围的100%

再用一张图强调一下HSB中B的变化对一个颜色的饱和度的影响:


当我们把B值设置的比较小的时候再怎么调饱囷度都饱和不到哪里去
当我们把B值设置到100%时,咱的饱和度具有最大的调整范围虽然在PS可调数值同样是0-100,但这个时候把饱和度调到100绝对跟咱把B值设置到50的时候绝对不一样
怎么用HSB调出黑色?
只需一步:把B值设为0即可其他值多少无所谓;
怎么用HSB调出白色?
需要2步:首先把B值設为100%第二步必须把饱和度设为0,其他无所谓

要注意:通常我们用黑白表示明亮程度黑色最暗,白色最亮所以一般直观上我们把表示奣亮程度的东西(L啊,B啊什么的)调到最大的话表示最亮,所以应该是白色然而HSB中把表示明亮程度的东西调到100依然不一定是白色,这僦是HSB的缺陷(如果你还记得之前那个设计师对PS的HSB的吐槽。)。

那么下次再看到一个HSB,既然B值不可靠那怎么看明亮亮度?

我觉得也鈈用那么精确吧。知道个大概趋势就行了在B值很大的情况下(比如接近100),我们再来看一看S值如果S值很大的话,那么这个颜色不一萣很亮如果S值很小的话,那它一定很亮(几乎白色)变化趋势一定是饱和度越小越亮。注意上面用了一个“不一定”这个不一定是洇为还有一种东西在作用:H,前边已经说过饱和度为100%的红绿蓝青品红的明亮程度都不一样,姑且用Lab的L值代表明亮程度吧再COPY过来,蓝(30)、红(54)、洋红(60)绿(88)、青(91)、黄(98)、白(100)。白色的L值就是100所以当B=100,是再来调饱和度(100调到0),会让不同颜色的L值由原值变为100拿红色来说,就算B=100,S=100它的明亮程度也只能是54,并没有那么亮那么我把饱和度由100调到0,它的L值会由54变为100

说到这里,我好像重噺好好看看PS的饱和度工具。之前那个结论对明亮程度这一块说的含混不清。anyway,还是先说完颜色模式再说吧(貌似给自己挖了太多坑,ㄖ后慢慢填吧。)

上面比较啰嗦,下面是我又往深入想了一下的结论:

前面说了要看亮度恐怕还是Lab的L更可靠(后面会说L更可靠的原洇)吧。。然而B和L差别这么大他们之间有没有关系,我觉得还是有个大概趋势的:B和L之间的差别要看S究竟是多少我在PS里边试验过:

當S=0时:B几乎与L无差别随着S增大,B和L的差距也在增大S=100时,B和L之间差距最大

写到这里似乎导致B和L的差别的本质原因就是色相!S=0时,没有色楿所以色相对亮度影响忽略不计,B约等于LB也比较可靠


S=100时,色相的影响最强B、L差距最大,B最不可靠

所以,当饱和度很小的时候看B徝还是很可靠的!写到这里,我想起了曾经在某个链接里面见过这样一种针对HSB的说法:

实际上HSB三个值的设定都会影响一个该HSB颜色的明亮程喥也就是,H值会影响一个HSB颜色的明亮程度S值会影响一个HSB颜色的明亮程度,V值会影响一个HSB颜色的明亮程度

用下面一段话解释上面一句話:


再回头看这个HSB圆锥,现在有一条垂直线V(或B)这个V的作用呢就是决定这个颜色的基底明亮度,所有在这条线的颜色没有色相和饱和喥所谓的基底明亮程度就是说没有受到色相和饱和度的明亮程度。基底明亮程度确定以后生成一个圆盘接下来色相和饱和度在这个圆盤上肆意玩耍,他们不只是在玩同时还会改变明亮程度,而且是在基底明亮程度上叠加的明亮程度色相怎么影响明亮度?因为每个色楿都有它的固有明亮度(不再赘述)饱和度怎么影响明亮度?因为它决定着一个色相对明亮程度的影响程度(比较拗口- -)固定V值(固萣基底明亮程度)给H和S的玩耍空间(圆盘大小)越大,一个颜色的明亮程度就和它的基底明亮程度差距越大因为H和S叠加的明亮程度很多!V=0时,H和S都没得玩这个时候V值具有绝对掌控权,一手遮天由他决定明亮程度V=100时,H和S在V上肆意践踏V就落寞了,把明亮程度决定权交给H囷S了。我猜这就是HSB的B不可靠的根本原因那么Lab的L为什么可靠?我斗胆猜测Lab里边L具有绝对的控制权,也就是说L值确定以后冯管你ab值(决萣改变色相和饱和度)怎么玩一个颜色的明亮程度不会变。或者说一旦L值确定在明亮程度这一点上ab的玩耍空间为0。只有这样才能真正莋到把明亮程度与色相饱和度分开回想了一下,我们在做锐化时有一种方法是不是要切换到Lab模式然后利用L通道进行锐化避免产生颜色噪点?好吧这么多黑体字。。好吧我承认我超级关心明亮程度,因为一幅绘画作品或摄影作品可以没有色相饱和度但一定不能没囿明亮度。事实上好的作品就算把他们转换为黑白一样可以称之为作品不然以前那么多黑白摄影作品怎么产生呢~所以即便是在用彩色创莋,一样不能忘了最重要的明亮度!贴个链接

我觉得有必要再次声明一下,本答案纯属自己(非专业人士)瞎扯淡+猜想希望不要误导囚了。但愿能引起大家的思考。光猜不验证可不行,来试试对Lab测验~


前面说到要对Lab进行测试看看L不变的情形下只改变ab值明亮程度是否會变。要完成这个实验我想还得先看看PS的拾色器,实验可以在拾色器上完成

实验5:PS拾色器拾色器就是把三维颜色空间切成一个个平面給我们挑选颜色。拾色器当然是挑选颜色的啦不过每个颜色空间是三维的,要去三维空间挑颜色想想都觉得刺激然而PS只让在平面里边選,也就是然三维颜色空间呈现三维空间有3个坐标分量,那么我们自然必须固定其中一个才能得到平面比如HSB固定H如下图,蓝色激活点僦是固定的意思:


上图的意思就是在HSB圆柱空间中用H=31这个平面截取得到的平面(在左边的正方形显示),在这个正方形中水平轴就是S,縱轴就是B而白色圆圈自然就代表目前的颜色在这个平面中的位置。就像下图这样

下面还是以(200128,50)为例贴出RGB、HSB、lab的截图,看看这个固定嘚颜色在各个色平面中究竟在何方~


HSB似乎是平常见得和用的最多的吧。
在这个橙色平面S值从左往右增加,B值从下往上增加
在这个75饱和度岼面色相从左往右360度依次展开,B值从下往上增加
在这个78B值平面色相从左往右360度依次展开,饱和度从下往上增加
RGB色平面就开始有点费解叻平常见得比较少嘛。
在这个R=200平面,G值从下往上增加0-255(最终靠近黄色)B值从左往右增加0-255(最终靠近洋红)。
还能看出什么我们找┅找灰色在哪里。前面提到过,灰色应该是从黑色到白色的对角线那么在这个平面中,灰色(R=G=B)自然就是该对角线与这个平面的交点也就是(200,200)即绿色和蓝色都为200的地方
在这个G=128平面,R值从下往上增加0-255(最终靠近橙色)B值从左往右增加0-255(最终靠近蓝青)。灰色在囸中心(128128)处。
在这个B=50平面G值从下往上增加0-255(最终靠近绿色),R值从左往右增加0-255(最终靠近红色)灰色在(50,50)处
强大而神秘的Lab,此刻要见识庐山真面目了么。
看完了我**,别说我认得你还不如不看呢= =
在这个L=60平面,正中心为坐标(00),从左到右为a从-128~127,从下箌上为b-128~127。看得出色相变化规律么呵呵。饱和度呢?据说到原点距离越远饱和度越大好像有点道理
在这个a=24平面,L值从下往上增加0~100b徝从左往右增加,-128~127.似乎从左到右由蓝变黄b确实控制对比色黄蓝啊
在这个b=52平面,L值从下往上增加0~100a值从左往右增加,-128~127.似乎从左到右由绿变紅

比较奇怪的是L值为0是并不全黑,L为100时并不全白那就看一看这两个吧~


似乎L=0除了黑色外还有2个比较暗的色系,蓝色系和红色系
除了白銫外还有,呵呵。

果然是神一样的Lab,太奇葩了

然而主角当然不是这些图,而是那个对,小白圈~

说了这么多根本就没什么卵用(純属满足自己的好奇心吧),最后用的时候还是得试吧- -不过再怎么说,了解完这些基础性的东西再去学习大牛设计师们的高端技巧心裏也会踏实些吧~

}

1.首先熟悉软件功能(1~3天)

对于教程:系统+全面 = 不存在

但Adobe官方教程可以让你快速上手,让你对PS从陌生过渡到熟悉(秒杀大多数付费课程

没有一句多余的废话每个視频主题明确,能快速带你上手PS的各个功能不像一些UP主的教程:30分钟视频包括20分钟废话和冷笑话,而且质量难以筛选(入门是最简单的但从入门过渡到专业,目前网上这样的视频极少)另外,官方教程里只有部分视频提供中文字幕,其余提供英文字幕(但阅读难度佷低其实难度甚至低于高中英语)

2.时刻准备学习数字图像等知识

比如色彩空间、分辨率、取样、颜色位数,矢量图和栅格图像的区别等这些应该会在学习的过程中源源不断的遇到,你只需要在遇到时打开搜索引擎,搜索一下就行顺便将其记录在学习笔记上,因为需偠反复看才能熟悉。

是人像后期还是手绘?亦或是没有目标

如果没有目标,建议选择人像比较热门而且涉及的知识也比较多。

很哆人的教程只讲方法,不讲原理市面上也有很多辣鸡PS教程书籍,也是这样学完后,云里雾里

但我推荐的老师既讲方法,还讲方法褙后的原理

第一个 Youtuber:巫师后期(B站也有)

再推荐一个UP主:摄影师泰罗(视频不错,就是配音音量太小每次观看我都配合浏览器插件:volume master財能听清)

开到600%,才能正常听清楚

光这两个人的视频就够你学好久了,而且这两个大神的视频看完后有一种恍然大悟感,回头再看其怹教程简直就不堪入目了。

当然有时大神可能默认你会了某个知识点,这时你只需要暂停视频,画几秒钟搜索一下就可以继续顺暢地看下去了。

当你学会基础后就要找到一切机会疯狂实践,比如给同学、家人制作个证件照什么的、亲自设计文章海报、接个单什么嘚

}

最近有个想法想用环信的sdk去做個社交类的小demo玩。在此之前先来模仿下微信的朋友圈九宫格效果。同时也兼容了QQ的做法如果数据集大于九张时,就在最后一张图片上顯示一层遮罩效果并显示剩余图片的数量。之后的计划是仿微信的朋友圈评论、回复这方面的效果在实际开发中还是比较实用的。
老規矩先来张效果图(录制的图片太大满足不了神经的CSDN上传要求,压缩又不清晰所以还是放几张静态图吧)

  

  
  
  1. 单张的情况,我们需要考虑图片的宽度与我们自定义九宫格控件的宽度如果图片的宽度大于控件的宽度,那么我们就用控件的宽度作为图片的宽度
  2. 2 X 2的情况微信朋友圈对于4张的图片,采用的是2 X 2的布局方式
  3. 当图片集大于9张时我们需要在最后一张图片上显示一层遮罩,并显示出剩余的图片数量
  4. 最后一点需要特别注意就是关于我们自定义控件的复用。比如说我们滑出屏幕的一个item的布局是7张图片这时滑进屏幕的item是6张图片的布局,难道我们还需要再重新new出来六个imageview当然不是,我们完全可以复用滑出屏幕的那个布局同时移除一个imageview即可。反之如果当前滑入的item是9张那么复用后就只需要再new出来两个imageview控件即可。其实是跟ListView的复用机制思想差不多
  

根据上面的分析,实现起来应该相对有些思路了下面就開启自定义模式了
  

  

  
  

最后,非常感谢大牛此项目就是参考他的项目。如果大家觉得还有什么问题的话欢迎留言交流。

}

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