如何用PS给人像照片美白皮肤？

在photoshop中，美白皮肤的最佳方法是使用频率分离技术。1. 创建新图层并设置为“柔光”模式。2. 使用“画笔工具”在需要美白的地方涂抹，控制透明度和硬度。3. 避免过度使用“锐化”工具和忽略皮肤的自然阴影及高光。

用Photoshop给人像照片美白皮肤不仅能让照片看起来更加专业，还能提升照片的整体视觉效果。在处理过程中，我发现了一些技巧和注意事项，希望能与大家分享。

处理人像照片时，美白皮肤是一个常见需求，但这不仅仅是简单地增加亮度或饱和度。如果处理不当，可能会让皮肤看起来不自然，甚至出现“塑料感”。所以，如何在美白皮肤的同时保持皮肤的真实感，是我们需要深入探讨的问题。

在Photoshop中，我通常会使用“频率分离”技术来处理皮肤的美白。这个方法可以将皮肤的纹理和颜色分开处理，从而达到更自然的效果。首先，我会创建一个新图层，将其设置为“柔光”模式，然后使用“画笔工具”在需要美白的地方轻轻涂抹。这个过程中，关键是要控制好画笔的透明度和硬度，以避免过度美白。

# 这是一个简单的Python脚本，用于模拟频率分离的基本概念import numpy as npimport cv2def frequency_separation(image, radius=10):    # 将图像转换为Lab颜色空间    lab = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)    # 分离颜色和亮度通道    l, a, b = cv2.split(lab)    # 高斯模糊来模拟低频层    low_freq = cv2.GaussianBlur(l, (radius, radius), 0)    # 高频层通过原始图像减去低频层得到    high_freq = cv2.subtract(l, low_freq)    # 合并高频和低频层    result = cv2.add(low_freq, high_freq)    # 合并回Lab颜色空间    result_lab = cv2.merge((result, a, b))    # 转换回BGR颜色空间    result_bgr = cv2.cvtColor(result_lab, cv2.COLOR_LAB2BGR)    return result_bgr# 读取图像image = cv2.imread('input_image.jpg')# 应用频率分离result = frequency_separation(image)# 保存结果cv2.imwrite('output_image.jpg', result)

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