下面是小编为大家整理的灰度构成的数据调色方法，本文共10篇，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助。
篇1：灰度构成的数据调色方法
每个学习ps者,都知道30% 59% 11%的含义,ps的去色命令就是按照这个比例进行灰度构成的.对这个数据我曾经做过很多的试验,但是并没有看出什么.就像一个古老的谜一样.为什么要用这样的组合,而不是其他,(我说这个没有理论根据,有用处就是好.不保证理论正确).后来发现如果用255 -30=225 255 -59=196 255 -11 =244 这样就得到225 196 244这个组合.当我把人像的皮肤设置为这样的数值后,发现大部分人像照片变得很通透,虽然有 ,但是经过可选颜色的简单的修正后.照片的品质得到很大提高,即使是 片也是这样.而且225 196 244 ,196 244 225 , 244 196 225数值不同位置变化都会给你意外的惊喜.辅佐以中性色黑色滑快的变动,会得到高 中间调 和低调照片的变化,中性灰中青 洋红 黄的滑块的变动,同样给你高兴的东西.(这个东西对商业摄影有用处,对严肃的工作者则是另外回事情).如果在给以色相和饱和度的简单变化,可以让照片变得容易为顾客接受.当然我说的是希望把自己的照片变得漂亮的喜欢到照像馆照相的mm们.而不是严肃的追求艺术的大师们.呵呵.不要说理论根据.对你 我有帮助就是能够接受的.当然提醒一下.不要拘泥于这个数据.ps没有止界 ,你总会有新的发现.
原图
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最终效果图1、用颜色取样器工具在你像的中间调偏高区域，确定取样点，
2、CTRL M调出曲线，按CTRL的同时在取样点点击确定，曲线的红色通道调整点，绿、蓝色通道调整点，
如下图：
3、在调绿色通道，绿色通道的输出点数值改为196。4、在调蓝色通道，蓝色通道的输出点数值改为244。
5、选择菜栏，选择――色彩范围，检测看皮肤层有哪些颜色，这个是帮助自己了解下，清楚后，按取消。如下图：
6、选择菜栏图像――调整――可选颜色，调整红色，如下设置：
7、在调整洋红色，如下设置：
8、在调整中性色，如下设置：
9、给出的可选颜色的数据没有什么价值，每个人做的数据都会不样．是提供思路．自己去找合适的数值吧！中性色调整满意色彩，注意下黑色滑块的变动，能够调整出高、中间、暗、不同色调。
10、选择菜栏图像――计算，选择需要磨皮的区域，补偿值不同皮肤，选区大小不同，计算出的区域过度较平缓。
喜欢用计算来选择皮肤，感觉他的过度的平缓，当然你可以用其他建立选区的方法，然后羽化几个数值，拷贝一层，用磨皮插件来磨皮．之所以对皮肤进行选择，理由是我们并不喜欢头发和五官都模糊的照片．因为mm们在头发和五官上花的钱已经够多了．不能够让花的钱看不到．我喜欢用neat image 来磨皮，当然你可以用其他的磨皮插件．或者ps自带的能够磨皮的滤镜．如果做过了．你就消退．相反你就Ctrl F．直到mm的皮肤够滑为止。
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篇2：photoshop调色教程灰度色彩模式
教程贴士：在本教程中将为你带来的是photoshop调色教程中的基础-灰度色彩模式的理解！
Photoshop有色彩管理功能，这主要用在印刷品制作上，我们目前针对网页设计，因此可以选择“显示器颜色”，如下左图。对于PhotoshopCS版本，可选择“色彩管理关闭”，如下右图。
可从菜单【编辑 颜色设置】打开色彩管理，在顶部的“设置”中选择“色彩管理关闭”。如下图：
在前面讲述RGB色彩，以及在颜色调板选取颜色的时候，有没有想到过RGB值相等的情况下是什么颜色？那是一个灰度色。如下左图。
现在我们将颜色调板切换到灰度方式(切换方式可参考操作速查0101)，可看到灰度色谱，如下右图。
所谓灰度色，就是指纯白、纯黑以及两者中的一系列从黑到白的过渡色。我们平常说所的黑白照片、黑白电视，实际上都应该称为灰度照片、灰度电视才确切。灰度色中不包含任何色相，即不存在红色、黄色这样的颜色。灰度隶属于RGB色域(色域指色彩范围)。
我们已经知道，在RGB模式中三原色光各有256个级别。由于灰度的形成是RGB数值相等。而RGB数值相等的排列组合是256个，那么灰度的数量就是256级，
其中除了纯白和纯黑以外，还有254种中间过渡色。纯黑和纯白也属于反转色。
灰度的通常表示方法是百分比，范围从0％到100％。Photoshop中只能输入整数，在Illustrator和GoLive允许输入小数百分比。
注意这个百分比是以纯黑为基准的百分比。与RGB正好相反，百分比越高颜色越偏黑，百分比越低颜色越偏白。
灰度最高相当于最高的黑，就是纯黑。灰度最低相当于最低的黑，也就是“没有黑”，那就是纯白。如下2图。
既然灰度和RGB一样，是有数值的，那么这个数值和百分比是怎么换算的？比如18％的灰度，是256级灰度中的哪一级呢？是否是256x18％呢？没错，灰度的数值和百分比的换算就是相乘后的近似值，由于灰度与RGB是“黑白颠倒”的，所以18%的灰度等于82%的RGB亮度。
256×82%＝209.92，近似算作210，我们可以先在灰度滑块选择18%，再切换到RGB滑块看数值。如下2图：
篇3：照片调色的几种方法
教程是我转发的，很多朋友在问我，调色的诀窍是什么？其实这个问题是没办法回答的，因为照片调色，说到底是一个经验的东西，做的多了，看的多了，想的多了，自然就能调出满意的照片，我给大家推荐过来的教程，其实很有帮助，可以避免大家学习调色的时候走弯路，这个教程说的不是很清楚，希望的朋友们多对比，多思考！大家可以参考一下我的几个帖子：bbs.fevte.com/search.php?searchid=11&orderby=lastpost&ascdesc=desc&searchsubmit=yes
篇4：影楼常用儿童照片调色方法
这篇教程像的朋友们介绍影楼常用儿童照片调色方法，教程很不错，调节的色调比较淡雅，难度一般，转发过来和的朋友们一起分享。先来看看原图和最终的效果图：
原图：
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效果图：
具体的调色步骤如下：
打开原图。
给小朋友磨个皮调整一下肤色的均匀度。
还可以用锐化的滤镜适当锐化。
开始调整色彩
执行图层-调整-可选颜色
参数如下
效果如下，
基本上色彩出来了
做些略微的调整。
每个人显示器亮度和色彩不同。
可以根据自己喜好调整。
再执行可选颜色
参数如下
小朋友的肤色被提亮了
最后有啥不满意再适当调整磨皮什么的。
最终效果就出来啦
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篇5：数据分析方法
对比分析法
对比分析法是指将两个或两个以上的数据进行对比，分析他们的差异，从而揭示这些数据所代表的事物发展变化情况和规律性。
表达事物发展的变化以及研究其中的规律
对比分析法的特点是：可以非常直观地看出事物某方面的变化或差距，并且可以准确、量化地表示出这种变化或差距。
对比分析法可分为静态比较和动态比较两类 横比
动态比较是在同一总体条件下对不同时期指标数值的比较，也叫纵比。
与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。
与目标对比：即实际完成值与目标进行对比，属于横比。
目前实际完成的值与目标值进行对比
不同时期对比：选择不同时期的指标数值作为对比标准，属于纵比。
统计部门、单位、地区对比：与同级部门、单位、地区进行对比，属于横比。
横比，条件相同(比如，时间)，结果不同
纵比：结果相同，条件不同
分组分析法是根据数据分析对象的特征，按照一定的标志，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行研究，以展现其内在的联系和规律。
分组分析法的关键在于对确定数组与组距。在数据分组中，各组之间的取值界限称为组限。上限值和下限值的平均数称为组中值。
结构分析法是指被分析研究总体内部各部分与总体之间进行对比的分析方法，即总体内各部分占总体的比例，属于相对指标。
同比和环比
同比：去年的这个时间段和今年的这个时间段进行对比叫做同比
环比：上一个月和这一个月进行对比
结构相对指标(比例)的计算公式为：
结构相对指标=总体某部分的数值/总体总量*100%
市场占有率=(某种商品销量/该种商品市场销售总量)*100%
平均分析法就是运用计算平均数的方法来反映总体在一定时间、地点条件下某一数量特征的一般水平。
平均指标可用于同一现象在不同地区、不同部门或单位间的对比，还可用于同一现象在不同时间的对比。
比如分析不同行业、地区的平均从业人数、平均营业收入等。所有数量指标都可以依据不同的分组用单位数来平均，进行对比、分析。
交叉分析法
交叉分析法通常用于分析两个变量之间的关系，即同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表格内，使各变量值成为不同变量的交叉结点，形成交叉表，从而分析交叉表中的变量之间的关系。
综合评价分析法
综合评价分析法的基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行分析评价，比如不同地区的社会发展水平，企业经济效益评价等，都可以用这种方法。
综合评价分析法主要有三大特点：
评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成。
在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理。
评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是由最终的分值进行综合排序。
矩阵分析法是指将事物(如产品、服务)的两个重要属性作为分析的依据，进行分类关联分析，找出解决问题的一种分析方法。
篇6：数据分析方法
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
识别需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数
篇7：数据分析方法
据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
①将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据;
②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据;
③记录表应便于使用; ④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图;
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图;
过程改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
①提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题;
②信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析;
③收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通;
④数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围;
⑤数据分析所需资源是否得到保障。
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篇8：Illustrator彩色图像转灰度的几种方法
以下是作品原稿，以及四种不同的转化为灰度的方法结果，大家可以比较一下。
方法一、直接用菜单转化为灰度
这可能是最快捷，至少是最通用的方法。选择作品然后择菜单“编辑-编辑颜色-转换为灰度”。
请点击“下一页”，我们看下一种方法。
方法二、调整色彩平衡
这种方法可对黑色进行更多的控制。选中作品，选择菜单“编辑-编辑颜色-调整色彩平衡”。 从下拉菜单中选择灰度，点击预览和转换的复选框，即可使用滑动条调整黑色的百分比。
方法三、降低饱和度
如果想对灰度进行更多的控制，尝试调整色彩平衡选项。选中作品，然后 择菜单“编辑-编辑颜色-重新着色图稿”，或者在控制面板中点击色轮标识。两种方法中的任意一个都可以弹出实时上色对话框。在对话框的底部有滑动条。在滑动条的右侧有两个按钮。点击那个象播放键的按钮(译者注：在 CS 5中，不像播放键，而是左边一个下箭头，右边四条横线的一个按钮)，在下拉菜单中选择全局调整，把饱和度滑动条向左拉到-100%。拉动亮度、色温、和明度滑动条，可以获得不同的效果，
方法四、重新着色图稿
如果以上方法均无足够的控制项，可以尝试一下重新上色图稿选项。首先，如果默认的打印色板没有打开的话，我们需要装入它。在色板面板的底部左边打开色板库菜单，选 默认色板-打印。打开后，把灰度色板拖入色板面板中。如果你默认的打印色板没有打开，必须先把它打开。
现在可以选中作品，然后 编辑-编辑颜色-重新着色图稿 ，或者点击控制面板中的色轮标识。在重新着色对话框中选择右侧颜色组中的灰度色板集。现在作品变成了灰度，同时重新着色图稿对话框可让你基于原色集编辑灰度色板。
点击重新着色对话框底部滑动条旁边的播放键(见以上译者注)，选择CMYK。从当前颜色栏中选择你想编辑的原色，使用底部的K(黑色)滑动条编辑黑色的百分比。如果你把鼠标悬浮在新建栏中的灰度色板上(新建栏紧挨着左边当前颜色栏)，将看到下拉菜单中的一个箭头。我喜欢保留原有色彩，但是尝试一下不同效果也未尝不可。
原文出处：vectips.com/tricks/four-ways-to-convert-to-grayscale/
备注：“工具”、“菜单”及”选项“的译文使用“CS 5 官方中文版“默认关键词。如需，请注明出自“PS真功夫”。不足之处，敬请指正。
篇9：学校数据共享方法探讨
学校数据共享方法探讨
随着计算机的普及,建设统一的.信息资源共享交换平台已势在必行. 一、数据共享应考虑的问题 建立信息资源共享交换平台,要考虑对现有资源的利用,提供安全、可靠的方法,实现便捷访问,在系统开发过程中则尽可能采用被广泛接受的开放标准作为开发平台.
作 者：刁浩 作者单位：贵州省贵阳市第一高级技工学校 刊 名：职业 英文刊名：OCCUPATION 年，卷(期)： “”(8) 分类号：G71 关键词：篇10：社会调查数据分析方法
一、社会调查数据的特点
通常情况下,社会调查数据特点如下。
(1)相关性
对于一个样本个体而言，它具有本身的多个特征，这些特征之间就具有一定的相关性。对于多个样本而言，个体与个体的特征之间具有相关性。如果样本随时间而变化，那么该样本在不同时刻的特征之间又具有相关性。因此，由于上述多个原因使得社会调查数据具有了复杂的相关性，传统的统计学调查难以解决这样的问题。
(2)离散性
因为社会调查数据是通过自填式问卷、网络调查数据库等方法得到，所以社会调查数据一般以离散变量为主，且这些数据之间只有标示作用，并没有严格的逻辑关系。
(3)模糊性
社会调查数据当中不可避免的会接触到各种表达方式和概念，因此,它具有模糊性。因为由自填式问卷或结构式访问的方法得到的社会调查数据具有以上特点，所以在实际应用中基于统计学的处理方法只能笼统的显示数据的部分特性,如频数、离散程度等。对于数据之间的关系只能分析出维数极少的大致的关系。而且利用软件进行数据挖掘时，因为现有的软件中的数据挖掘算法对于数据类型和格式要求较高,所以能应用到的数据挖掘算法很少。就算是数据要求较低的关联分析,其结果也存在大量的冗余。因此,我们需要建立一个合适的社会调查数据的数学模型来完善原先的方法并使跟多的数据挖掘方法可以运用到其中，使得结果更准确。
二、社会调查数据的建模
研究中我们发现,三维矩阵可适用于社会调查数据的建模。
1 三维矩阵的定义
三维矩阵的定义:由n个p×q阶的矩阵组成的n×p×q阶的矩阵A称为三维矩阵,又称立体阵。Ak,i,j表示三维矩阵A的第k层,第i行,第j列上的元素。其中n,p,q分别表示三维矩阵的高度,厚度和宽度。
2 三维矩阵模型的建立
调查问卷的题目一般有三种类型:单选题、多选题和排序题。这三类题目都可以表示成向量的形式,其中每一道单选题、多选题可以表示成一个向量,排序题可以表示成多个向量组成的矩阵。对于单选题和多选题,可以按选项的顺序可以表示成一个向量,其中选中的用“1”表示,未选中的项用“0”表示。对于排序题，可以表示成一个n×n的方阵,,其中n表示该排序题的选项数,。这样，每一题就可以定义为空间中的一个维度,从而所有的题目就可以构成一个N维空间。每份调查问卷的信息用一个M×N矩阵表示(M为题目的最大选项数),其在每一维上的选择称之为一个元素,这样每份问卷的信息就包括了N个元素。以第1,2,3题数据为例,其中第1题为单选题选择“B”,用向量 (0,1, 0..0)T 表示为一个元素,第2题为多选题选择“ACE”,用向量 (1, 0,1, 0,1, 0..0)T 表示为一个元素,第3题为排序题顺序为CBADEFIHG,用矩阵表示，每一个列向量是一个元素,如图1所示。
那么，假设有一问卷信息用一个大小为M×N的矩阵表示。K份的问卷信息就可以用K个大小为M×N的矩阵表示。将这K个矩阵叠加,形成一个三维矩阵。这个三维矩阵就是我们建立的三维矩阵数学模型,如图2所示。
在图2中我们看到,该三维矩阵数学模型有三个坐标轴，它们分别是题目、人数、选项。题目轴以每一道题为一个单位；人数轴以每一份问卷为一个单位；选项轴的刻度A,B,C,D,E,F等题目选项,其个数为该调查问卷中选项最多的题目的选项个数。在此基础之上,这样的三维矩阵具有以下性质。
(1) 在题目轴中选取对应的题目，将三维矩阵面向竖切得到截面1，截面2表示每一道题所有人选择的信息。
(2) 在人数轴中选取对应的人，将三维矩阵横切得到横截面1，横截面1表示对应的人选择所有题目的信息。
在得到三维矩阵后，可对它进行像素化处理，置1的元素用黑点代替,置0元素的则空白，在得到像素化三维矩阵后我们可以将三维矩阵沿着人数维度上向下投影，这样就可以得到一个具有浓黑不一的点的平面。通过这些点的浓度，可以知道每一选项选择的人数。接下来我们可用灰度级表示点的浓度,筛选出浓度大于一定程度的点，在此基础上进行后续算法处理。
上述三维矩阵数学模型具有数学三维矩阵的所有性质，可依据调查问卷的需求进行转置，加权、相乘、筛选等数学处理,另外在数学处理的基础上，采用超图理论可以大大丰富了调查问卷的处理方法。
三、基于超图算法的调查问卷分析技术
超图是离散数学中重要的内容,是对图论的推广。超图是有限集合的子系统,它是一个由顶点的集合V和超边集合E组成的二元对，超图的一条边可以有多个顶点的特性，这与一般的图有很大不同。超图分为有向超图与无向超图两类,在无向超图的每条超边上添加方向后得到的有向二元对就是有向超图。
超图在许多领域有广泛的应用。大家可以利用无向超图表示每一道题的选择情况，先将这每一题的每一个选项设成一个节点,然后将三维矩阵从上向下投影，如果某一题的若干个选项同时被一个人选择，就用一条超边包围这些节点,那么选这些选项的人越多，投影得到的超边就越浓。这样就用超图表示了问卷中每道题的信息,可以进行聚类处理。
利用有向超图,可以将关联规则表示成有向超图的形式，在得到了关联规则后，设实际中得到的关联规则的形式为：前项和后项都是由多个项组成的集合。该文定义一条关联规则由一条有向超边表示，有向超边的头节点表示关联规则的前项,有向超边的尾节点表示关联规则的后项。每条有向超边的头节点和尾节点均可以为多个，如此便成功表示了复合规则，从而可以使用相关算法进行冗余规则检测。
通过基于有向超图的冗余规则检测就可以将关联规则之间存在着的大量冗余检测出，减少挖掘资源的浪费，从而增加了挖掘结果的有效性。
传统的聚类方法都对原始数据计算它们之间的距离来得到相似度，然后通过相似度进行聚类，这样的方法对于低维数据有良好的效果，但是对于高维数据却不能产生很好的聚类效果，因为高维数据的分布有其特殊性。通过超图模型的分割实现对高维数据的聚类却能产生较好的效果。它先将原始数据之间关系转化成超图，数据点表示成超图的节点，数据点间的关系用超边的权重来表示。然后对超图进行分割，除去相应的超边使得权重大的超边中的点聚于一个类中，同时使被除去的超边权重之和最小。这样就通过对超图的分割实现了对数据的聚类。具体的算法流程如下。
首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。
然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。
首先，将数据点之间的关系转化为超图，数据点表示为超图节点。如果某几个数据点的支持度大于一定阈值，则它们能构成一个频繁集，就将它们用一条超边连接，超边的权重就是这一频繁集的置信度，重复同样的方法就可以得超边和权重。
然后，在基础此上，通过超图分割实现数据的聚类。若设将数据分成k类，则就是对超图的k类分割，不断除去相应的超边，直到将数据分为k类，且每个分割中数据都密切相关为止，同时保持每次被除去的超边权重和最小，最终得到的分割就是聚类的结果。
如图3所示是基于超图算法的选题型调查问卷的分析技术的流程图,主要包括4个主要部分,一是用向量表示调查问卷结果,二是将向量表示的调查问卷转化为三维矩阵数学模型表示调查问卷结果,三是使用超图算法进行优化,四是根据要求显示调查问卷结果。
四、结语
该文针对社会调查数据处理与分析中存在的问题，建立了基于三维矩阵的数学模型,将单选题和多选题表示成向量，将排序题表示成多个列向量，从而每一题可以表示成空间的一个维度，每一个向量就是一个元素，这样每一张问卷就可以表示成一个矩阵，通过将多个矩阵叠加就可以得到三维矩阵。该数学模型可以
利用三维矩阵的性质对其进行多种数学处理，如竖切、横切、像素化后投影等。在数学处理的基础上，该文又提出超图理论对数据进行聚类和检测冗余规则的分析。
[社会调查数据分析方法]
★数据报告
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