nikon全幅機入門的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

攝影美學的8堂課：色調╳構圖╳光線，從基本美學了解攝影

為了解決nikon全幅機入門的問題，作者張松濤 這樣論述：

　　攝影是一門減法藝術 　　如何減的有學問，減出讓人心動的一瞬間 　　如何透過構圖、光線、色調 　　讓每一瞬間都成為一幅不朽的作品 　　器材雖然重要，但鏡頭後的那雙眼和頭腦更重要 　　透過攝影與美術的關係 　　探討美術知識與如何實際運用在攝影之上 　　分成用光、色彩、構圖、取景等主題，易讀易懂 　　幫助零基礎的攝影者找到對的攝影之路 　　也幫助陷入瓶頸期的攝影之友突破困境 本書特色 　　‧以繪畫知識為基礎，從另一個角度解讀攝影，為攝影資深玩家能有別樣體悟。 　　‧從美學觀點出發，讓攝影初學者厚植實力和素養，減少攝影道路上的彎路。  

nikon全幅機入門進入發燒排行的影片

數位單眼相機與可更換鏡頭的技術創新及行銷策略之研究 -以台灣PENTAX為例

為了解決nikon全幅機入門的問題，作者楊志允 這樣論述：

1991年，柯達(KODAK)推出世界上第一部消費者使用的數位單眼相機(Digital Single Lens Reflex Camera，簡稱DSLR )後，拜這種高科技產品所賜，其所應用的技術複雜度高且機種世代交替速度快，相機功能及特性多樣且產品生命週期短，市場產品陸續不斷推陳出新，因此，製造廠商必須積極研發、不斷提升技術能力，才能增加企業競爭能力，滿足廣大消費者需求。而與數位單眼相機搭配的可更換鏡頭(Interchangeable Lens)亦屬於應用技術層次高的精密產品，同時為數位攝影提供相當大的助益。本研究之對象為日本數位單眼相機品牌PENTAX，論文以波特五力分析及SWOT分析理

論為主要理論基礎，採用相關文獻及深入訪談台灣總代理、經銷商及專業攝影家，分析探討數位單眼相機及鏡頭之使用。本研究從技術創新和行銷策略的層面，探討近十年來，PENTAX原廠、代理商如何利用這些技術創新和行銷策略來經營市場，以達成銷售量與市場佔有率的成長。透過運用深度訪談，嘗試發現本研究對象之技術創新與行銷策略達成提升銷售量與市場佔有率，以為業者提出參考建議。

RAW攝影後期從入門到精通：Photoshop+Lightroom雙修精解

為了解決nikon全幅機入門的問題，作者劉錦 這樣論述：

本書從RAW格式的基本概念入手，從寬容度、色彩深度、無損處理、相容性、軟體功能限制、降噪處理、照片大小、調整範圍及物理屬性等角度，深入剖析了 RAW格式的特點。然後以60個照片處理案例為引導，以Camera Raw軟體為主，全面、詳細地講解了Canon Digital Photo Professional、Nikon捕影工匠、Adobe Lightroom及Capture One等軟體的基礎知識與使用技巧，力求讓讀者對這些常用軟體有一個透徹、全面的掌握，對軟體的使用不再感到困惑，從而將更多精力放在對照片的美化與調修工作上。 本書本著將理論與實踐相結合的編寫思路，除了詳細講解案例的具體操作方法

與技巧外，還著重分析了執行某個操作的目的、操作後照片還存在哪些問題、如何解決這些問題、哪些問題需要先處理以及哪些問題可以放在後面處理等，從而讓讀者真正將每個案例“學透”，掌握其精髓，以應對各種不同的後期處理需求。   本書不僅適合攝影愛好者、美工、網店店主、平面設計師、網拍達人和圖形影像處理愛好者閱讀，也可作為社會培訓學校、大中專院校相關專業的教學參考書或上機實踐指導用書。 劉錦，碩士，中國人像攝影協會會員，黑龍江省高等教育學會攝影教育專業委員會理事，黑龍江攝影家協會會員。現任哈爾濱師範大學傳媒學院攝影專業教師。2009年本科畢業於哈爾濱師範大學美術學院，2013年碩士畢業

于哈爾濱師範大學美術學院並留校任教。先後承擔了《攝影基礎》《攝影用光》《攝影美學》《產品攝影》《攝影作品分析》《圖像影像處理》等課程的教學任務，主要從事商業攝影藝術的研究工作，對攝影後期，特別是RAW格式照片後期處理有較為豐富的實踐經驗。 在專業刊物上發表《廣告攝影教育的實踐教學現狀與構想》《觀念攝影的藝術表現力》《高校攝影專業教育的實踐課程研究》等多篇論文，在各類攝影大賽中獲獎20餘項，並參與課題和專利的研究。 第1章認識與使用RAW格式拍攝 1.1關於RAW2 1.2常見的RAW格式2 1.3RAW檔案格式的優缺點3 1.3.1寬容度3 1.3.2色彩深度3 1.3.

3無損編修4 1.3.4相容性5 1.3.5軟體功能限制6 1.3.6降噪處理7 1.3.7照片大小9 1.4RAW格式的局限性9 1.4.1調整範圍的局限性10 1.4.2物理屬性的局限性11 第2章CameraRaw入門 2.1CameraRaw的工作介面簡介13 2.1.1認識CameraRaw的工作介面13 2.1.2認識CameraRaw中的工具14 2.1.3CameraRaw的調整面板15 2.2CameraRaw照片處理基礎15 2.2.1打開照片15 2.2.2保存照片15 2.2.3創建快照16 2.2.4同步修改多張照片16 2.2.5匯出照片18 第3章構圖處理 3

.1三分構圖的裁剪技巧21 3.2靈活的二次構圖處理22 3.3使用拉直工具校正傾斜24 3.4校正建築照片的透視問題25 3.5合成多張照片獲得全景照片28 第4章修復與修飾處理 4.1修復邊緣色差34 4.2修除暗角36 4.3處理裁剪後照片的暗角39 4.4修除畫面中的多餘元素42 4.5提高照片的立體感與清晰度44 4.6優化大幅提高曝光後產生的大量噪點46 第5章曝光處理 5.1處理嚴重曝光不足的照片51 5.2恰當利用RAW照片的寬容度校正曝光過度問題54 5.3簡單方法快速校正大光比照片56 5.4校正灰濛濛的照片58 5.5模擬包圍曝光並合成HDR照片60 5.6迷霧景象的

對比與層次調修65 第6章色彩處理 6.1模擬自訂白平衡拍攝效果70 6.2模擬高色溫下的冷色調效果73 6.3模擬低色溫下的金色夕陽效果76 6.4用相機校準功能改變照片顏色並優化校準效果77 6.5使用HSL與調整曲線優化照片色彩對比80 6.6增強日落時畫面的冷暖對比84 6.7使用調整畫筆工具分區美化照片85 6.8調製高反差的黑白大片90 第7章人像照片處理專題 7.1唯美秋意色調94 7.2夢幻淡藍色調97 7.3經典藍黃色調101 7.4日系唯美小清晰色調103 7.5清澈溪流中的美女106 第8章風光照片處理專題 8.1青山腳下112 8.2林間唯美意境效果處理115 8

.3唯美紫色調瀑布景色122 8.4美化梯田水面色彩127 8.5明鏡空靈的夕陽水面130 8.6高聳的現代建築137 8.7皚皚白雪中的金色故宮140 8.8極盡絢爛的北極光143 8.9冷暖對比色調的日出懸崖147 第9章使用Lightroom處理RAW照片 9.1Lightroom基礎知識158 9.1.1認識Lightroom的工作介面158 9.1.2導入照片158 9.1.3檔處理設置159 9.2利用同步功能快速修飾多張照片160 9.3校正大光比照片的曝光與色彩161 9.4利用漸變濾鏡與調整畫筆美化照片局部164 9.5快速提升霧濛濛照片的立體感並修除雜物168 9.6製作

基於RAW格式的HDR效果171 9.7潤飾照片色彩並優化細節173 9.8載入並使用外部預設快速調整照片176 第10章使用Capture One處理RAW照片 10.1CaptureOne基礎知識179 10.1.1認識Capture One的工作介面179 10.1.2管理目錄與導入照片180 10.2用自動調整功能與內置樣式快速美化照片183 10.3調校照片曝光並修除畫面污點185 10.4運用遮罩修飾照片局部188 10.5調整暗部曝光並修除紫邊193 10.6裁剪並校正建築透視問題198 第11章使用Canon Digital Photo Professional處理RAW照

片 11.1DigitalPhotoProfessional基礎知識203 11.1.1認識Digital Photo Professional的工作介面203 11.1.2DigitalPhotoProfessional的保存機制204 11.2裁剪與調光處理204 11.3修復曝光不足並優化提亮後的噪點208 11.4將嚴重曝光不足的照片調出色彩氛圍211 11.5利用照片原始資訊校正與調整照片色彩213 11.6合成HDR效果216 第12章使用Nikon捕影工匠處理RAW照片 12.1Nikon捕影工匠基礎知識219 12.1.1認識捕影工匠的工作介面219 12.1.2“編輯”面板

的基本用法219 12.1.3捕影工匠的保存機制220 12.2使用動態D-Lighting功能校正陰影與高光並修除斑點220 12.3曝光調整與自訂白平衡223 12.4裁剪並降噪潤飾處理225

使用影像運算與幅狀基底類神經網路於光罩表面瑕疵檢測

為了解決nikon全幅機入門的問題，作者曾瑞賦 這樣論述：

本研究為結合幅狀基底類神經網路(Radial Basis Function Neural Network)與影像運算，可應用於瑕疵檢測上之自我學習能力，本研究包含自動光罩影像對位、影像運算、瑕疵檢測及系統程式之發展。 在自動光罩影像對位方面，使用高精密影像量測系統(Nikon VMR-3020)，並利用形心對位法將光罩影像角落的四個點相交於形心上，形成一個中心位置，使光罩影像能維持在擷取影像視窗中心達到一致，方便後續影像處理。 在類神經方面，幅狀基底類神經網路是一種性能優良前饋型神經網路，本研究應用於分類瑕疵種類，選用此方法是因為訓練快速，在分類上，擁有較佳的學習與近似能力。 在光罩瑕疵檢測

方面，將所擷取的光罩影像藉由影像處理去掉複雜背景，並經由計算各項特徵向量參數，分別輸入至幅狀基底類神經網路進行學習。最後成功建立光罩自動瑕疵檢測系統，並依照各瑕疵種類之特性進行分類。經由實驗結果證實，此檢測方法可順利將光罩瑕疵與背景分離，以及完成瑕疵分類。