⑴ photoshop图片去色后怎么重新上别的颜色
步骤如下：
所需材料：PS CS6示例。
一、点击“图像”，下拉菜单点击“调整”，子菜单点击“去色”。
⑵ 图片按颜色怎么分类 请提供RGB值的范围
图片格式
1、位图 位图格式的图片是由像素组成 打围尺寸内分辨率越高 越清晰
2、矢量 矢量图是把图片通过数字函数等关系记录
图片是色彩模式上的分类
1、RGB模式 ：图片由红、黄、蓝三种颜色混合而成
2、LAB模式 ：图片由色相、明度、纯度组合而成
3、CMYK模式：图片由蓝、红、绿、黑四种颜色组合而成
4、灰度模式：图片由黑色和白色组成
⑶ 可以改变头发衣服颜色等的p图软件.
我给你两个不同的软件，你可以根据步骤来做效果哦
可牛影像是一款很好用的免费图片处理软件，可以轻易的做出各种风格的图片。用可牛影像改变头发颜色步骤为下：
打开“可牛影像”。
1.单击主界面上的“打开一张图片”。
2.单击进入“美容”界面。
3.单击进入“染发美白唇彩”界面。
4.点击“美肤笔”调整笔头的大小，选择“紫色”的头发，在头发部分染色。
5.染好后，“确定”退出界面。
6.将做好的图片保存。
Photoshop软件：
在Photoshop中打开你需要处理的图片，同时做出一些必要的修正。
在调整面板，点击选择“可选颜色”调整图层按钮。然后在工具栏中选择快速选择工具，同时大致选中头发区域。在这一点上，选区很难做得完美，但我们要尽可能多的将头发都选中。
一旦做好了头发的选区，在屏幕顶部点击调整边缘按钮。然后在预览图模式中选择重叠，同时打开智能半径检测头发的边缘。这里选择一个中等大小的画笔即可，然后确保需要的区域都已经被选中。
一旦你对现有的蒙版很满意，则可以在底部的对话框中选择输出。在图层面板底部应用矢量蒙版图标，以应用可选颜色图层。
在图层面板中选择颜色层上的半圆形的图标，点击它应该弹出属性面板。滑动滑块，选择自己满意的颜色
⑷ Photoshop颜色替换成图片
第一步：打开photoshop软件，按快捷键Ctrl+O键，选择并打开一张需要替换颜色的图片。
⑸ 如何用ps在图片上上色
用ps在图片上上色的方法如下：
1、在PS中打开图片，点击“图片”里面的“RGB模式”。
ps的主要功能：
1、平面设计
平面设计是Photoshop应用最为广泛的领域，无论是图书封面，还是招帖、海报，这些平面印刷品通常都需要Photoshop软件对图像进行处理。
2、广告摄影
广告摄影作为一种对视觉要求非常严格的工作，其最终成品往往要经过Photoshop的修改才能得到满意的效果。
3、影像创意
影像创意是Photoshop的特长，通过Photoshop的处理 可以将不同的对象组合在一起，使图像发生变化。
4、网页制作
网络的普及是促使更多人需要掌握Photoshop，因为在制作网页时Photoshop是必不可少的网页图像处理软件。
5、后期修饰
在制作建筑效果图包括许三维场景时，人物与配景包括场景的颜色常常需要在Photoshop中增加并调整。
6、视觉创意
视觉创意与设计是设计艺术的一个分支，此类设计通常没有非常明显的商业目的，但由于他为广大设计爱好者提供了广阔的设计空间，因此越来越多的设计爱好者开始学习Photoshop，并进行具有个人特色与风格的视觉创意。
⑹ 如何将图片在CorelDRAW里按右键改变颜色
图片在cdr中是改变不了颜色的，而且按右键也不是填充，而是取消轮廓，除非是矢量的才能改变颜色
⑺ PS怎么把图片里面图案颜色不同弄成一样颜色
1、首先打开电脑上的PS，然后将需要操作的图片拖入到PS画布上。
⑻ 多张图片按颜色排列合成一张大图
这是张完整的图 新建个图层随便填充个颜色然后用滤镜 半调图案 下拉菜单改成网格然后调节不透明度或者改图层的样式 。接着比对原图，便可以把图拼出。
⑼ 如何用python将文件夹中图片根据颜色分类
本文实例讲述了Python通过PIL获取图片主要颜色并和颜色库进行对比的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：
这段代码主要用来从图片提取其主要颜色，类似Goolge和Bai的图片搜索时可以指定按照颜色搜索，所以我们先需要将每张图片的主要颜色提取出来，然后将颜色划分到与其最接近的颜色段上，然后就可以按照颜色搜索了。
在使用google或者搜图的时候会发现有一个图片颜色选项，感觉非常有意思，有人可能会想这肯定是人为的去划分的，呵呵，有这种可能，但是估计人会累死，开个玩笑，当然是通过机器识别的，海量的图片只有机器识别才能做到。
那用python能不能实现这种功能呢？答案是：能
利用python的PIL模块的强大的图像处理功能就可以做到，下面上代码：
复制代码代码如下:
import colorsys
def get_dominant_color(image):
#颜色模式转换，以便输出rgb颜色值
image = image.convert('RGBA')
#生成缩略图，减少计算量，减小cpu压力
image.thumbnail((200, 200))
max_score = None
dominant_color = None
for count, (r, g, b, a) in image.getcolors(image.size[0] * image.size[1]):
# 跳过纯黑色
if a == 0:
continue
saturation = colorsys.rgb_to_hsv(r / 255.0, g / 255.0, b / 255.0)[1]
y = min(abs(r * 2104 + g * 4130 + b * 802 + 4096 + 131072) >> 13, 235)
y = (y - 16.0) / (235 - 16)
# 忽略高亮色
if y > 0.9:
continue
# Calculate the score, preferring highly saturated colors.
# Add 0.1 to the saturation so we don't completely ignore grayscale
# colors by multiplying the count by zero, but still give them a low
# weight.
score = (saturation + 0.1) * count
if score > max_score:
max_score = score
dominant_color = (r, g, b)
return dominant_color
使用方法：
from PIL import Image
print get_dominant_color(Image.open('logo.jpg'))
这样就会返回一个rgb颜色，但是这个值是很精确的范围，那我们如何实现网络图片那样的色域呢？？
其实方法很简单，r/g/b都是0-255的值，我们只要把这三个值分别划分相等的区间，然后组合，取近似值。例如：划分为0-127,和128-255，然后自由组合，可以出现八种组合，然后从中挑出比较有代表性的颜色即可。
当然我只是举一个例子，你也可以划分的更细，那样显示的颜色就会更准确~~大家赶快试试吧