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日系唯美人像攝影場景實拍100例

為了解決環形燈 效果的問題，作者（日）魚住誠一 這樣論述：

當以女性或孩子為主要對象時，應該如何拍攝呢？在掌握了人像攝影所需的基礎知識後，專業攝影師是使用怎樣的技巧來提升人像攝影水準的呢？本書將一一做出解答。通過5位日本當代人像攝影師的分享，本書網羅了在咖啡館、影棚、海邊、公園、街道等室內外場景的100個人像拍攝實例，向讀者展示了各個場景下的人像攝影思路和技巧。 書中的每個案例都詳細分析了拍攝要點、光線狀況、攝影師與模特的溝通、拍攝參數的設置，並結合百余張精美的人像大片，幫助讀者更好地掌握人像攝影的基本要領，引導讀者提高攝影技藝。本書適合人像攝影初學者閱讀。如果你已經具備一定的人像攝影基礎知識，並且有意願提升個人攝影作品的表現力，本書也可以為你的藝術

創作提供有力的技術支援和創作靈感。 魚住誠一   1994年從最初的工作室助手漸漸成為自由職業者，之後陸續出版了許多攝影暢銷圖書。2007年至今，在澀穀LEDECO 長廊舉辦了多次人像攝影專題展覽。   河野英喜   1990年進入Adlens Focuss 公司工作，1992年開始正式獨立創業，現在擔任株式會社Entrance 代表。他主要以各領域的藝術家為對象進行攝影活動，此外還從事偶像、配音演員的宣傳網頁及影集的製作，出版的書籍有100多種。 關穀浩 　　在從事醫學類系統工程師工作的同時，關穀浩以光與空氣感、拍攝物件的關係等為主題，作為業餘攝影師活躍在攝影界。   名

畑文巨   名畑文巨主要以兒童幸福感為主題進行創作活動。2010年在美國紐約舉辦個人攝影展“Be loved”。2011 年獲得美國攝影藝術展的獎勵獎。他還是日本攝影家協會會員。   萩原和幸   萩原和幸曾先後畢業于東京工藝大學和靜岡大學。師從攝影家故今友一先生，後正式獨立，並創建攝影工作室。他作為一名自由攝影師活躍在雜誌攝影、廣告攝影等領域中。萩原和幸還是日本攝影家協會會員、靜岡設計專科學校的客座講師。 基礎·跟人像攝影大師魚住誠一學習攝影技巧 人像攝影的基礎 光圈與快門速度　22 曝光與曝光補償　24 白平衡　26 自然光　28 頻閃閃光燈　30 拍攝視角　32 移

動腳步　33 場景　34 擺姿勢　36 表情與交流　38 RAW格式圖像的修圖與列印　40 攝影鏡頭　42 技巧·不同場景的攝影技巧100招 自然風光中拍攝 1　夏日陽光燦爛的海邊，要在太陽西沉時拍攝　46 2　利用反光弱化臉部的陰影　48 3　縮小光圈使海灘清晰，拍攝出生動的大海　50 4　若模特身體過亮，需要在攝影師背後撐一把黑傘來拍攝　52 5　用白色反光板聚集光線，將皮膚拍出最佳的色調　53 6　陽光位於頭頂時，放置柔光板以減弱光線　54 7　利用逆光+亮度差拍攝畫面感強烈的水花　55 8　從下巴上揚方向拍攝的表情很美　56 9　利用傍晚柔和的光線表現傷感的情緒　57 10　眼睛向

上看，拍出女性的可愛之處　57 11　通過調大光圈來虛化背景，讓模特變得更加柔美　58 12　用光暈+白色反光板拍攝，照片的光線讓人陶醉　60 13　加入逆光環，演繹出令人陶醉的光芒　62 14　模特躺在草坪上時，利用陰影保持溫柔的表情　63 15　跟著模特一起走，拍攝動態的照片　64 16　從低角度拍照，突出模特的氣魄　64 17　中景鏡頭要將畫框下邊卡在膝蓋下方拍攝　65 18　活用前景虛化，賦予模特優雅的形象　66 19　稍微曝光過度，突顯清爽感　67 20　拍攝時使光圈接近最大光圈，將點光源虛化成圓點　68 21　拍攝夜景時，用低速快門、白平衡強調紅色調　70 22　利用衣服的色彩，突

出與背景的對比度　71 街道中拍攝 23　白天閃光同步拍攝，讓模特和背景張弛有度　72 24　逆光攝影時利用閃光同步，演繹出有縱深的空間感　74 25　將天空映入眼瞳，形成聚光　76 26　利用樹葉間透出的斑駁光線，營造向陽的感覺　78 27　構圖要傳遞拍攝場景的現場氛圍　80 28　利用長焦鏡頭的壓縮效果，拉近與模特的距離　82 29　在陰影處拍模特，利用與背景的亮度差營造一種仿佛在逆光環境下拍攝的氛圍..　83 30　即使逆光也要去除光暈、不產生眩光，表現清爽的感覺　84 31　在“直線模式”下拍攝，突出女性特有的曲線美　85 32　半身像拍攝要使模特遠離牆壁，並虛化牆壁，使畫面簡潔　8

6 33　利用逆光+白色反光板，高調表現畫面　87 34　如果背景呈直線，可以傾斜鏡頭拍出動感　87 35　敢於將街上的行人拍進背景，讓人聯想到模特的日常生活　88 36　虛化背景，讓模特從畫面中突顯出來　88 37　臉部對著傍晚樹葉間透出的光線，適當進行曝光　89 38　在路邊拍出攝影棚風格　89 39　以街頭風格拍攝全身像　90 40　利用斜側光製造影子，營造畫面意境　90 41　利用窗邊取景，拍出豐富多彩的畫面　91 42　使用大光圈，虛化屋內的光源進行拍攝　91 43　透過窗戶抓拍人物的表情　92 44　使用廣角鏡頭拍攝狹窄的場所，拍出寬闊的感覺　92 45　使用慢速快門和閃光燈拍夜景

，把背景與模特都拍得很美　93 46　利用側光打造立體感　93 47　用高感光度拍攝，保留現場的氛圍　94 48　利用進入窗戶的光線和陰影，演繹出縱深感　94 49　店內的拍攝要抓取不經意的瞬間畫面　95 50　利用大廳內的氛圍拍攝　95 攝影棚中拍攝 51　要拍攝模特放鬆的姿態，攝影師也要一邊放鬆一邊享受拍攝的樂趣　96 52　拍入鏡子中模特的後背，讓照片變得頗有韻味　98 53　使用貼著黃色玻璃紙的自製反光板打光，改變光的顏色後再布光　100 54　利用照入室內的直射光表現肌膚的質感　102 55　將白平衡調至陰天模式，拍攝模特安靜的表情　104 56　透過玻璃拍攝時，攝影師一側不能放置

明亮的物體　105 57　利用標準鏡頭調整距離，保留現場感　106 58　模特臉部傾斜時，對焦離鏡頭最近的眼睛　107 59　在房間拍攝時，演繹出自然的氣息　108 60　利用身體的局部來表現靈動感　108 61　拍攝時，極力避免在牆壁留下陰影　109 62　利用牆壁反射閃光，從側面打光拍攝　109 63　以照入自然光的窗戶為背景，拍攝時白平衡配合白熾燈光　110 64　利用不同色溫的光源向人物和背景打光拍攝　112 65　利用反光板和頻閃光源，形成鮮明的對比　113 66　利用側光拍出立體感，強調女性的曲線美　114 67　使用環形閃光燈，展現模特的立體感　115 68　使用頂光表現夏日午後

的光線　116 69　利用反光傘擴散光線，拍出衣服的質感　117 70　利用柔光箱的面光源表現從窗戶進入的光線　118 71　利用KinoFlo 燈渲染自然光，表現女性的柔美　119 72　利用天花板反射外置閃光燈，從頂部照射柔和的光線　120 73　使用白色反光板反射屋頂跳閃，營造最加自然的氛圍　121 74　將具有大型柔光板效果的白布作為背景使用 75　轉移視線，拍攝最自然的笑臉　123 76　使用環形閃光燈，突出人物光滑的皮膚質感　124 77　使用LED環形燈打造靈動的眼眸　124 78　利用頂燈發出的光營造立體感　125 79　用側光強調面部凹凸感　125 80　用稍微高一點的逆光配

合正面的反光板, 拍出邊緣銳利的效果　126 81　同時使用KinoFlo 螢光燈和自然光, 呈現夏日清晨的陽光　126 82　收窄視線前面的範圍, 拍出具有想像空間的照片　127 83　使用色彩明亮的小物品，打造時尚的印象　127 84　拍特寫時要不斷縮小與模特的距離　128 85　根據背景色和印象改變閃光燈的角度　128 兒童攝影 86　增強背景亮度，營造幸福感　129 87　捕捉用餐時開心的表情　129 88　利用廣角鏡頭俯拍，表現兒童的躍動感　130 89　借助櫥窗的光線，拍出內心充滿期待的感覺　132 90　把家人虛化放到背景裡，營造幸福感　134 91　將簡簡單單的晴空作為背景，

表現家人笑顏逐開的情景　135 92　隔著肩膀拍攝被緊抱的孩子，視線投向孩子的方向　136 93　在樹蔭下，將明亮的日光作為背景，呈現出明亮的氛圍　137 94　利用廣角鏡頭拍攝奔跑的兒童，拍出躍動感　138 95　使用追焦攝影技法充分表現孩子活潑玩耍的動感　139 96　拍攝與寵物一起奔跑的孩子的姿態，利用不看取景器的拍攝法表現動感　140 97　大面積虛化女孩，透過她視線前方的蝴蝶就能知道她的表情　141 98　拍攝蛋糕上的燭光時，手動設置白平衡　142 99　拍攝逆光下活動的孩子，可以將人行道的路面作為反光板　143 100　逆光下虛化紅葉會給人一種很幸福的感覺　143

環形燈 效果進入發燒排行的影片

主動式智慧化輸送系統之研究

為了解決環形燈 效果的問題，作者蔡承憲 這樣論述：

近年隨著硬體設備進步，有關深度學習的發展越來越快速。物件辨識便是其中一種，與傳統的影像辨識不同的地方是，基於深度學習的方式較能適應不同環境的狀況，且具有高度的準確率。將其應用於自動化產線上可以有效減少依靠人力的部分，也能避免因疲勞而造成的錯誤。本論文提出利用一條智慧輸送帶進行不同元件分類的方式，可完成元件分類及排列任務，硬體上利用攝影機及分類機構架設於輸送帶上，透過軟體之程式撰寫於python使運行深度學習模型並發送訊號至Arduino板進而控制馬達，達到辨識與分類之目的。本研究使用YOLOv4為深度學習模型並搭配伺服馬達來實現產線上分類以及混料件排除之能力。並且本文利用田口法探討整體裝置參

數設定對運作之影響；其系統運作由使用相機擷取畫面之即時物件辨識開始，元件經過畫面後會判斷為何種類別，依照判斷出的類別伺服馬達會轉動使檔板擺動，並將元件調撥至相對應的閘道完成分類。本論文除只針對訓練過之元件分類外，該系統具排除條件亦包含輸送帶速度過快系統無法確實調撥正確閘道之情形，確保分類通道內之元件皆一樣。本實驗之深度學習模型能辨識出不同物件且準確達98.77%，可透過偵測當前輸送帶速度進行分類任務，並完成分類兩種元件。