连串字母特效怎么弄好看，影视领域混剪怎么做啊

本文目录

1. 喜欢写作但不会写怎么办
2. 自己的官司自己能打吗，怎么打
3. 影视领域混剪怎么做啊
4. 福建身份证的照片怎么提取

喜欢写作但不会写怎么办

喜欢写作但是又不会写作，这个问题有些矛盾了吧？

不会写作怎么喜欢写作，首先得要学会了写作，才能喜欢写作，俗话说"临渊羨鱼，不如归而结网"。有了捕鱼的网，才能捉到鱼。

写作也是一样，不会写要先学习，看书充实自己，要饱览群书，增加知识面。不能光看现代汉语，写作知识，要多看多学，准备充实的文字积累。

再就是要多练习写作，从写日记开始，記录每一天发生的事，这些事中哪些是有意思的一个。通过练习，就开始了写作，只有这样才能喜欢写作。你喜欢写作，但是不动笔，那不是个说一套作一套的空谈理论家吗？像在江河里游泳一样，你得先会游泳，才会喜欢游泳。否则一到水里就淹死了，何谈喜欢！再就是要写作，就要多观察，多記录，作为一个素材，有写作的源泉。像学游泳一样，先要熟悉水性，如何換气呼气，都掌握了，才能开始游泳，才能有"到中流击水，浪遏飞舟"的感受，才会喜欢上。

啰哩啰嗦的说了这么多，就是要先会写作，才能爱好喜欢写作。否则就成了俗话"费尔巴哈的哲学，本末倒置了"。

我是封护胜，请大家多关注，多点赞。谢谢！

自己的官司自己能打吗，怎么打

你好！

自己的官司自己可以打，因为法律并没有规定打官司一定要请代理人或辩护人。

但是可以打与能不能打是两码事。

如果你根本不知道怎么打，那你就不能打，或者说打不了，再或者说打不好。

打官司不像平时干家务活，人人都能干，或者说不会干，一学就会干。打官司是难学的专业活。出了官司，本身就是遇到了难题，自己解决不了，才到法庭对簿公堂。而在公堂上，双方或者多方都是唇枪舌剑，各说各的理。这说理不像讲故事，谁说的生动谁就占上风，而是要拿出你的证据，还要说出你的证据能证明什么？为什么能证明什么？等等。

这不是一时半会能学会的。一个大学本科毕业的还要参加全国司法考试，合格之后还要到律所实习一年，之后还要岗前培训，还要经过面试考核，合格后才能领律师证，领了证还不会办案，还要跟老律师学习。从一个大学本科生到拿到律师证，都要经过好几年。所以，打官司只是在网上问几句就能学会是不可能的。

专业的事，最好交给专业的人来办。不过如果官司争议不大，到了法院很容易就调解了，那你就可以自己打。

影视领域混剪怎么做啊

你好，我是兽兽爱电影，很高兴能够回答你的问题。对于影视领域的创作者，混剪的技巧可以分为以下几点。希望能给你带来帮助，同时也欢迎大神批评指正！

1.人物混剪：以相同人物为主线，对其不同的影视作品片段进行剪辑加工，形成一个新的作品，这就需要你强大的阅片量，以及对于剧情走向的把控，还有个人剧情思路的创新等等。

2.单一作品混剪：比如我们觉得一部影视作品拍的非常好，我们想通过自己的方式精简的展现给观众来看。我们就必须将整个的故事情节中，最能体现该影视作品的核心故事线给挑选出来，进行合理的拼凑。使得整部影片更加精炼，当然我们可以打乱影片顺序，只要能让观众看懂情节就足够了！

3.人物特写混剪：这一种混剪模式比较简单，就是提取影视作品中人物特写片段，比如：女星的颜值巅峰，男星打斗的超燃场面，还有影视剧中的特效镜头。这些都是能让观众荷尔蒙激增的场面。虽然可能没有实质上的情节，但是这些特写镜头都是能在观众心中留下深刻的印象，如果再配上一首应景的BGM，往往能带来意想不到的效果！

对于混剪作品，因为选取的片段比较多，往往选用高清的素材最佳，不然视频拼凑起来，清晰度的问题会给观众带来不佳的观看体验！

以上就是我对于影视领域混剪做法的观点和看法，如果对大家有帮助，欢迎给我点个赞留言。如果有不同的看法，也希望能够批评指正，共同进步，共同成长！

福建身份证的照片怎么提取

为了实现pc端，提取一张拍摄的身份证照片中人物的信息，照片背景单一且为浅色，初步使用图像处理知识进行处理。

由浅入深，第一步，使用简单的图片，并且有针对性的对某幅图片进行针对性处理，得到大部分黑色字体的位置框，为后期利用tesseract技术进行文字识别提供区域位置提取。

示例效果

效果讨论

从效果图可以看出3个问题：

1.不是所有的黑色字体都识别了出来-->解决：蓝色框相近的合并，并且取边界的最大覆盖面，只要两端有字识别出来，中间就没有问题，也正好适用于tesseract进行连串识别。

2.人物图像上也有蓝色识别框-->解决：因为是针对身份证的识别，后期可以进行有针对性的校调。

3.身份证摆放不正-->解决：一开始考虑只要能识别出黑色就好了，而且tesseract一连串识别最佳并且避免了很多单个框识别的调整问题，所以下一阶段要加上倾斜校正。

识别步骤

1.提取rgb图像的r通道得到灰度图（通过对比了rgb联合灰度、r通道、g通道和b通道图像得出的最合适结果）。

2.图像二值化并且反色，使得背景为黑前景为白（findCountours作用对象为白色），针对这幅图选择阈值90，代码中设置了调节条，可以查看不同阈值的处理效果。

3.opencv中findCountours和boundingRect函数进行边框提取，并进行大小过滤，这里选择面积在(30,800)内的矩形框。

4.将边框画在原图，进行显示（经过初步测试，和二值化后毛糙的图片相比，tesseract对原图的提取更加准确）

好了，文章到此结束，希望可以帮助到大家。