大家好，欢迎来到绿色屏幕的基本原理。
今天，我们将看一下染色体9，确切地说，这是多么的糟糕。
基恩的定义是一种特殊的效果或后期制作技术，用于合成两幅图像，所以我们要拍两张照片，然后把一个图像放在另一个上面。
让我们来看看这是什么，首先我们要用一个非常简单的技巧。
我们要取这个元素，我们要拉一个键，我们要创建一个掩码。
这里我们创建了一个地图，让我们来看看alpha通道。
这是我们创建的黑白alpha通道它创建了一个剪切或一个垫子。
所以我们要比较这两个，看看它到底是什么样的。
所以无论我们在哪里采样，alpha已经变成黑色，这里没有可见的rgb图像，我们可以看到。
alpha通道100%的白色是rgb图像100%是可见的，所以这是一种非常非常基础的慢性皮肤，但是让我们更深入地研究它
所以慢性疼痛可以用在不同颜色的背景上，最常见的，当然，是蓝色的屏幕我们这里有一个绿色的屏幕
所以你会听到支持颜色的词，背景颜色的定义是屏幕颜色。
这就是这里的情况。
这是一个绿色的屏幕，这是一个蓝色的屏幕背景色。
现在，在这些模块中，在eclipse中，您会注意到我使用绿色屏幕和蓝色屏幕这两个词可以互换。
所以，让你们不要混淆我说的内容。
在那里
所以让我们来看看更深入的东西到底是什么。
让我们回到钓鱼的时候
绿屏图象
我们要通过一个关键的灯来拉一个慢性的，所以有了关键的光，我要在这里取样绿色的屏幕。
有一个选择器，我要控制一个移位
我们再试一次，它会选择那个绿色。
现在让我们看一下阿尔法通道看看它是什么样的。
我要选择选择器这样它就不会采样第二次了你会注意到无论采样点在哪里，周围的像素都是一样的，它们会把alpha值100%变成黑色，不管它们在哪里，但不完全一样，样本区域会变成灰色，不管哪里都不匹配这个样本区域，它就会变成白色
所以绿色会在alpha中变成黑色，不管它不在哪里，绿色会变成白色。
让我们来看看如何更深入地研究这个问题，我已经在这里创建了一些东西。
这是我们的绿色屏幕：我拉了一个键，有两种基本类型的键我可以拉动第一个键是一个软垫子，我们已经把它拉出来了。
这是我们的软垫
它被称为软垫因为它有不同程度的阿尔法通道。
所以如果我把话题放在这里，它是13%。
这几乎是100%，所以不太不透明。
这里，当然是100%是黑色的，所以软垫是一种它不一定会变成100%的黑或白。
让我们来看看具体是什么样子的。
这是一张漂亮的软地图。
他的边缘很漂亮。
现在我们来看看一个硬垫子。
所以在硬地图上，你可以看到这是100%的黑和白。
再一次，100%的白人和100%的黑人
现在我们来看看颜色中是什么样的，我们来比较一下这两个。
我这里有个开关。
你可以看到这是一个很难匹配的，另一个当我切换的时候是软垫你可以看到这里发生了什么。
让我们来看看演员们的头发和更多的细节。
这是一块硬垫
一个软质量的物体，你可以看到这两种物质的良好的下降以及两者的好处。
这就是软垫子上的硬垫子的区别。
这里有很多东西你可以参考，这里有一些变化是硬垫在阿尔法上很好，我要把它转换成我们的自我满足我们的边缘有一个很好的细节是透明的，甚至是纤细的头发。
接下来，我们来看看这次漏油事件。
什么是D泄漏？
所以，我应该说的是，柴油的定义是去除多余的颜色，从你的背景图像反射到你的前景主题上。
这意味着这个绿色反映在我们的参与者身上。
让我们更深入地看一看。
这里我的目的是饱和的。
这是我们的来源已经泄露了图片。
如果你仔细看，你可以看到这里是绿色的，下面这里没有绿色我们可以很快地在两者之间来回切换它可能会变得更明显。
这是原始的，dease在他的手臂上非常小心地建立了一块手表。
所以我们有绿色的，没有绿色的。
所以这里有两件事，或者可以做两件事，那就是它在阿尔法通道上拉出了一种治疗方法，它也能让你现在把图像弄出来。
并不是所有的治疗方法都是一样的，并不是所有的治疗方法都能做到这一点，但是我们会看一看。
再深入一点
还有一些其他的事情要看，当然，让我们回到我们的硬匹配我们可以看到它不是100%
黑色和白色。
事实上，这里有一些不需要的元素和阿尔法通道，我们要取一个叫做垃圾人的东西现在我们要把它们移除。
“垃圾人”的定义是一种快速制作的垫子，用来排除由另一个过程，如蓝色屏幕或绿色屏幕所产生的图像的部分。
干杯，所以我们要把它拿走。
创建得非常快并不一定是准确的，它在我们的rgb图像中被删除。
现在我们有了一个很好的解决方法。
总的
我们进入了前乘法。
所以我们有我们之前已经创建的预相乘图像
本质上，我们所做的是把它从我们的绿色屏幕上移除。
这里我们有一个绿色的屏幕，它已经被移除现在我们可以把这个元素放到一个新的背景中。
让我们看一看。
这是我们的绿色屏幕课程是元素。
它已经被分离了，所以他不再属于那个绿色的屏幕，我可以把它放在一个新的背景上。
我可以移动它，在这个例子中是一个转换工具，现在我们有两个分离的元素
接下来，我们来看看之前的乘法
P乘法是我们如何切割图像以及如何将阿尔法通道应用到rgb图像。
让我们来看看这个数学。
这里我们有100%的读常数。
我们不能告诉我们的样本是正确的，但这没关系。
这里有一个阿尔法通道。
所以如果我们取Alpha通道的质量，它是100%乘以一个读信道，也就是100%1乘以1，这意味着我们的红色通道的不透明度是100%。
所以我们的元素在一个读信道中是100%可见的。
我们来看另一个例子。
这是我们的绿色康斯坦斯。
它是50%的绿色，我们的阿尔法通道有100%。
我们先乘以
我们的绿色通道保持在50%，所以0。5乘以1等于50%的不透明度在我们的绿色浅浅的。
最后一个例子，蓝色是20。
在我们的阿尔法指数中，5%也是25%。
二十五，十，二十五，在我们的蓝色通道里，在我们的前乘图像中是0。6到5。
现在我们了解了前乘法是如何工作的以及如何提取垫子，让我们来看看nook内部的主要治疗方法。
所以我们回到绿色的屏幕图像我们之前可能已经看过了，很遗憾我们要看三种基本的慢性病，是灵长类的工具，关键的灯和色调。
现在，灵长类动物和关键的光非常相似，我们现在要看一下这些。
这里我有
之前已经在灵长类动物身上拉了一把钥匙，但它并没有发现它能从一个相当好的阿尔法通道开始，或者没有经过大量的修正，我们将会比较鸡蛋和速度。
这里我们可以看到，这是我们的原始图像。
它不仅把它剪掉了，而且还消除了图像。
所以没有绿色的绿色最明显的是在图像的底部
键光工作非常非常相似，结果略有不同。
这是我们的关键灯。
我们拉出一个键，然后把alpha值移开。
只要看看它就行了。
再一次，这是在灵长类和关键的光之前。
让我们来看看这些rg蜜蜂
所以在D泄漏中稍微有些不同就像灵长类动物对柴油的攻击性更强。
但这两种工具都非常有用，我们将在不同的情况下查看哪种工具最有效。
在后面的模块和片段中
接下来，让我们看一下这里的巨大，这是色相疗法。
它会根据背景颜色来拉键。
这里我们拉了一个很大的，但是你会注意到它并没有证明在默认情况下是乘法。
你也不会泄露图片。
这是我们的休。
在这里和这里。
它做得很好，但不如最初的两个关键字那么好。
这就是我要讲的两个键。
这也有他的时间和地点
现在，我们已经了解了keen的基础知识，让我们再看几个其他的例子。
所以我们还是要用同样的图像。
我们已经做了一个很糟糕的事情。
让我们看一看其他的一些。
所以它会根据图像中的光和暗值来提取。
所以在大多数情况下，这个风扇比背景颜色深，背景更轻。
但是让我们看看它在默认情况下是怎么做的，我们可以看到它拉动了一个反matt。
我们把它颠倒过来
然后把钥匙
同样，它不会对图像进行预加，除非我们强迫它，否则它不会这样做。
你会洒吗？
它不受图像的影响，它被强迫得多一点，所以它是可用的。
它主要是用来拉一些东西，比如高光，某人的反射，等等。
但总的来说，关键的灯和灵长类动物最适合rgb。
所以它需要图像，它需要。
亮度限制也是暗与光的值，你可以看到这里的极限来采样它，它会根据这个来提取一个垫子
我们最后一个例子是不同的治疗方法。
有两种基本的区别：治疗方法。
第一个是最终的，尽管最终需要一个干净的盘子和一个干净的盘子本质上是一个没有前景元素的图像，所以它已经被提取出来了。
它已经从背景色中删除了，所以这里只是采样的常量：我们有了这个背景颜色的基本颜色。
我们已经做了不同的事情。
所以它说，这张图片和电梯的区别是什么？
这个图像和这个图像有什么区别？
不同之处是阿尔法
让我们来看看这个。
这是之前的内容，它还涉及到溢出，rgb图像
最后一个，你们会经常在这些片段和模块中看到，就是这里的常春藤蛋糕。
所以倡导者是两部分。
这里。
它根据Ib的颜色创建了自己的干净的盘子，然后我用它来提取不同的齿轮。
它也可以消除
好了，这就是我们今天课程的基础知识，让我们来快速总结一下我们所学到的知识。
首先，我们回顾了长期，敏锐和前乘法的基本原理。
我们如何提取图像？
我们如何移动它？
什么是坚硬的坐骑？
接下来是软垫，我们研究了长期的敏锐差异，Kean和Lee的区别。