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人物地铁站视频拍摄技巧,人物在中间,镜头以人物为圆心移动,这样的视频是怎

2021-07-13 09:44:15 暂无评论 短视频拍摄

人物在中间,镜头以人物为圆心移动,这样的视频是怎样拍的

定焦了吧,只要锁定一个人,镜头便会紧跟着你所锁定的那个人

拍出成功的人物照片有哪些技巧?

  1.头发造型

  假设您在没有化妆师或美发师的情况下进行简单的肖像摄影。要记住的第一件事是肩膀上的头发看起来很糟糕。他们给模特一个狂野的外观,需要做些事情。这是使用长发的六个选择。

  

  通常,您希望被拍摄人像看着相机,并且大部分面部都是可见的。对于许多女性来说,在肖像中看起来非常漂亮,露出一张脸。

  2.展现其面部轮廓(身子不要前倾)

  当一个人正常站立并放松,甚至站立并姿势优美时,下巴下方会出现一个小褶皱。如果您让人们抬起下巴,这听起来很明显,那么他们很可能会将下巴指向您,这看起来就像是在拍摄鼻孔(不太吸引人)。因此,让您的模特展现她们的面部轮廓。

  

  看下这个对比效果,你喜欢哪个

  

  从侧面看这样的拍摄效果,可能会有些不适或不自然。

  

  男性也采用同样的技术。被拍人像身体健康,运动能力强,但下巴自然位置不合适,人像无法上镜。

  3.人像手臂

  当人们像往常一样站立时,通常双手都被放在两侧。这导致了几个问题。首先,它们在照片中显得笨拙且不舒服。其次,压在身体上的手看起来比实际要宽厚很多。

  

  只需将您的手臂倾斜几厘米,以使手臂不会紧贴身体,即可纠正此问题。或者,您可以将手放在某个位置,例如,靠在臀部上。

  4.在腰部留出可视空间

  每个人都喜欢看起来苗条。您可以使客户更苗条的简单方法之一就是显示他的“自然”腰围,而无需添加任何东西。模特站立时双手叉腰站着。第一张照片显示的不是最成功的拍摄站姿。身体后面的手没有在视觉上与身体分开,而是增加了腰部的宽度。但是,如果将手向前移一点-将会出现空间,因此腰围不会增加任何东西。

  

  红线显示的是第一张照片中人体的可见宽度。第二张照片,以显示腰部的范围,该规则不仅适用于手臂。例如,可以是树干,路灯柱等等。

  5.转动肩部

  这是一个非常简单但重要的提示。如果一个人正好站在镜头前,他看起来会更大。如果你正在拍摄明星,运动员或公司的董事,这很好,但是不太适合拍摄模特肖像。倾斜模特肩部可以显示出更美丽的轮廓,并且看起来更苗条。

  

  红线表示正好站在相机前面的模特的宽度。略微倾斜身体即可拍摄出身体轮廓细长模特的照片。

  6.人像侧面摄影不要露出眼睛白色部分

  如果要远离相机拍摄梦幻的镜头效果,请不要让模特望着远方。你需要指点模特以便可以控制视线的方向。

  

  在第一个镜头中,模特朝我们旁边的景物看着。通常会看到模特的眼睛呈白色,这样效果不好,建议模特看着窗外,视线的微小变化使她的视线重新转向了我们,结果成为一幅更具吸引力的肖像。

  7.不要让鼻子破坏面部轮廓

  此规则构图有点复杂,但也很重要。如果你不想拍摄全脸照片,可以要求模特稍微向侧面旋转。在该配置文件中,只有脸部的一侧可见,模特将旋转约四分之一,以便两只眼睛都可见。如果您在思想上沿着脸部侧面画一条线,那么鼻子就不能越过这条线。

  

  如果模特转动太多,鼻子将越过这条线,这将破坏脸部的自然轮廓。并在视觉上增加鼻子的长度。为避免这种情况,您应该让模特稍微向后移回相机,以使鼻尖和脸部边缘之间留出一些空间。您不应该越过这条线,否则面部特征会看起来不成比例。

  让我们看看这些拍摄规则技巧,这是一个摄影示例,可以在下一次拍摄时遵循该清单。

  

  头发拉过一个肩膀,另一端则自然放松。

  下巴延长以形成更强的脸部线条。

  手从身体抬起。

  腰部没有视觉效果。

  肩膀侧过身。

  眼睛是可见的,而不是眼睛的白色。

  鼻子不越过面部线。

求一个视频,地铁站里的场景!!!

地下铁
mtv

若对一个视频图像中的人物进行跟踪,会用到哪些图像处理技术?请用流程图将之间

录像监控人物活动时通常需要对人物进行跟踪。人物的行为信息可以从他们运动产生轨迹线的特点以及他们之间的相互作用中推得。对单个对象的位置或者轨迹线进行分析,可以检测出人物是否处在禁区、在跑、在跳或是在躲藏。把两个人或是更多人的信息联系在一起,就可以得到他们之间的互动信息。从采集的图像获取其中包含的物体信息的过程中,两个步骤显得尤为重要:前景检测和目标跟踪。本文中,我们提出了一种简单的基于亮度对比度的前景检测方法和一种仅仅依赖于对象匹配信息的跟踪算法,而不需要对模型进行统计学描述或是运动特性预测那么麻烦。用到的追踪器是英国工程和自然科学研究委员会在PerSer[14]项目中研发的软件中的一部分。最初计划与伦敦地铁站(室内)的CCTVfootage合作,但相比获得目标的精确轨迹,他们更侧重于实时性和对象间相互作用的研究。虽然没用到背景更新技术,这个算法已经经过了PETS2001图像集的测试,证明它能够提供简单的运动轨迹。建议事件监测的进一步研究要基于对象重心和运动轨迹

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