美图秀秀2张图片怎么重叠求高手指教(美图秀秀如何把两张照片重叠)

本文目录

1. 美图秀秀2张图片怎么重叠求高手指教
2. 淘宝图片重复上传有权重吗第一家传跟后面传的有区别吗怎么做才更好
3. 有什么可以对比两张图片得出相似度的软件
4. 请问：两张相片要背景一致，怎么弄成

美图秀秀2张图片怎么重叠求高手指教

利用美图秀秀的自由拼图功能，将一张图片设为背景图，再添加另一张图片，可以将2张图片重叠。具体操作请参照以下步骤。

1、在电脑上打开美图秀秀软件，在首页界面的“拼图”项中选择“自由拼图”项目。

2、点击“自由拼图”项目进入后，找到“自定义背景”项目进行点击，之后出现一个快捷菜单，选中“选择一张图片”。

3、点击“选择一张图片”选项，在电脑文件夹中选择一张需要作为背景的图片，确认后导入该图片。编辑界面“画布设置”可以对图片尺寸进行设置。

4、点击“添加多张图片”选项，进入重叠图片选取界面。在文件夹中选好图片后，确认后导入图片。

5、成功导入叠加图片后，通过“图片设置”选项可以对该图片尺寸、透明度等方面进行调整。调整确认合适后，将合成后的图片保存到目标文件夹中。实现2张图片重叠。

淘宝图片重复上传有权重吗第一家传跟后面传的有区别吗怎么做才更好

大家好，我是淘宝美工老申，这个问题，你算是问对人了，要分两种情况来回答这个问题第一种情况：同一个店同样的图片，是不可以的，这叫重复铺货。

第二种情况：同样的图传在不同的店钱，是没问题的。

比如，我们在收某个宝贝的时候，把鼠标放到图上，会出现“找同款”“找相似”

当我们点击“找同款”的时候，会弹出来同样的产品

看吧。有的图片就是完全一样的。

如果你也是开淘宝，也是厂家提供的力片，个人建议你还是换一下背景，重做一下。比如我们搜：

这样，至少看上去还是有区别的，虽然是同样的一张图片，因为主图设计上的区别，两者的销量却出现了很大的差别！！

有什么可以对比两张图片得出相似度的软件

我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。例如，在教育研究中，经常遇到对人的分析和判别，个体的不同属性对于区分个体有着不同的重要性。因此，有时需要采用不同的距离函数。??如果用dij表示第i个样品和第j个样品之间的距离，那么对一切i，j和k，dij应该满足如下四个条件：①当且仅当i=j时，dij=0②dij＞0③dij＝dji（对称性）④dij≤dik＋dkj（三角不等式）??显然，欧氏距离满足以上四个条件。满足以上条件的函数有多种，本节将要用到的马氏距离也是其中的一种。??第i个样品与第j个样品的马氏距离dij用下式计算：dij=(xi一xj)‘S-1(xi一xj)???其中，xi和xj分别为第i个和第j个样品的m个指标所组成的向量，S为样本协方差矩阵。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。------------------------------------------------------------------------欧氏距离定义：欧氏距离（Euclideandistance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是d=sqrt((x1-x2)^(y1-y2)^)三维的公式是d=sqrt(x1-x2)^(y1-y2)^(z1-z2)^)推广到n维空间，欧式距离的公式是d=sqrt(∑(xi1-xi2)^)这里i=1,2..nxi1表示第一个点的第i维坐标,xi2表示第二个点的第i维坐标n维欧氏空间是一个点集,它的每个点可以表示为(x(1),x(2),...x(n)),其中x(i)(i=1,2...n)是实数,称为x的第i个坐标,两个点x和y=(y(1),y(2)...y(n))之间的距离d(x,y)定义为上面的公式.欧氏距离看作信号的相似程度。距离越近就越相似，就越容易相互干扰，误码率就越高。--------------------------------------------------------------------------------马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯(P.C.Mahalanobis)提出的，表示数据的协方差距离。它是一种有效的计算两个未知样本集的相似度的方法。与欧式距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的），并且是尺度无关的(scale-invariant)，即独立于测量尺度。下面是关于马氏距离的计算方法（参考：http://topic.csdn.net/u/20080911/14/f4402565-3b4f-4de4-a4fa-f4c020dd1477.html）两个样本：His1={3,4,5,6}His2={2,2,8,4}它们的均值为：U={2.5,3,6.5,5}协方差矩阵为：S=|0.250.50-0.750.50||0.501.00-1.501.00||-0.75-1.502.25-1.50||0.501.00-1.501.00|其中S(i,j)={[His1(i)-u(i)]*[His1(j)-u(j)][His2(i)-u(i)]*[His2(j)-u(j)]}/2下一步就是求出逆矩阵S^(-1)马氏距离D=sqrt{[His1-His2]*S^(-1)*[(His1-His2)的转置列向量]}欧氏距离（http://en.wikipedia.org/wiki/Euclidean_distance）即两项间的差是每个变量值差的平方和再平方根，目的是计算其间的整体距离即不相似性。马氏距离（Mahalanobisdistances）1）马氏距离的计算是建立在总体样本的基础上的，这一点可以从上述协方差矩阵的解释中可以得出，也就是说，如果拿同样的两个样本，放入两个不同的总体中，最后计算得出的两个样本间的马氏距离通常是不相同的，除非这两个总体的协方差矩阵碰巧相同；2）在计算马氏距离过程中，要求总体样本数大于样本的维数，否则得到的总体样本协方差矩阵逆矩阵不存在，这种情况下，用欧式距离来代替马氏距离，也可以理解为，如果样本数小于样本的维数，这种情况下求其中两个样本的距离，采用欧式距离计算即可。3）还有一种情况，满足了条件总体样本数大于样本的维数，但是协方差矩阵的逆矩阵仍然不存在，比如A（3，4），B（5，6）；C（7，8），这种情况是因为这三个样本在其所处的二维空间平面内共线（如果是大于二维的话，比较复杂？？？）。这种情况下，也采用欧式距离计算。4）在实际应用中“总体样本数大于样本的维数”这个条件是很容易满足的，而所有样本点出现3）中所描述的情况是很少出现的，所以在绝大多数情况下，马氏距离是可以顺利计算的，但是马氏距离的计算是不稳定的，不稳定的来源是协方差矩阵，这也是马氏距离与欧式距离的最大差异之处。我们熟悉的欧氏距离虽然很有用，但也有明显的缺点。它将样品的不同属性（即各指标或各变量）之间的差别等同看待，这一点有时不能满足实际要求。马氏距离有很多优点。它不受量纲的影响，两点之间的马氏距离与原始数据的测量单位无关；由标准化数据和中心化数据(即原始数据与均值之差）计算出的二点之间的马氏距离相同。马氏距离还可以排除变量之间的相关性的干扰。它的缺点是夸大了变化微小的变量的作用。?马氏距离的计算：[plain]viewplaincopyprint?%欧氏距离和马氏距离的计算?x=[12;13;22;31];?[mx,nx]=size(x);?Dis=ones(mx,nx);%产生全1的矩阵?C=cov(x);%计算协方差?fori=1:mx???forj=1:nx?????D(i,j)=((x(i,:)-x(j,:))*inv(C)*(x(i,:)-x(j,:))‘)^0.5;???end?end?D??Y=pdist(x,‘mahal‘)?y=squareform(Y)?[plain]viewplaincopyprint??结果：前面.................

请问：两张相片要背景一致，怎么弄成

我们可以利用背景一致来截取相同的部分，截取两张相片中你要的那一部分，然后用第三张作为背景图就行，利用手机裁剪软件或电脑ps软件都能合成，把已经截好的两张图片和背景图片利用软件图层顺序排列就行了。

文章分享结束，美图秀秀2张图片怎么重叠求高手指教和图片重复效果怎么弄好看的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！