当在拍照、p图时，有一个东西必不可少那就是滤镜，适当地运用滤镜可以使图片更加的赏心悦目，而作为网页的美化技术来说，CSS同样也具有滤镜的属性。CSS 3 Filter属性就提供了相当于滤镜的模糊和改变元素颜色的功能，使图像产生更加绚丽多彩的效果。接下来就来学习一下CSS3的Filter属性。
本文通过分析基于直方图的双边滤波算法，提出了一种改进型的双边滤波算法。该算法针对标准双边滤波中耗时较大的情况，采用了一种基于直方图的快速算法。通过在标准双边滤波中引入直方图，将双边滤波转换为了直方图的双边滤波，并采用基于直方图的快速算法进行滤波处理，从而在滤波的速度和效果之间取得了平衡。实验结果表明，该算法在滤波的速度和效果上均优于标准双边滤波算法，具有较好的应用前景。
推荐一个github上的项目，亲测有效。https://github.com/mmin18/RealtimeBlurView
某一天在 B站 学习的时候，发现 B站 已经开启了秋季主题，并且在头图的这个交互上还内有乾坤。随着我们的鼠标变换位置，头图也跟随着我们的鼠标位置进行变换，配上秋季主题，显得特别治愈。（如下图）
基于深度学习的图像超分方案在已知退化方式的数据上取得了卓越的效果，然而这些方法在真实场景中性能急剧下降(主要原因在于：理想的退化方式与真实退化方式的偏离)。这种退化方式方面的偏移可以通过频率密度观测到，这种频率密度方面的差异启发了作者去探索如何缩小不正确退化导致的偏离。
在开局之前，首先说明一点，Photoshop的USM锐化只是本文所指USM的一种比较特殊的例子而已。
真实渲染和人体动态是一个重要的研究领域，具有在AR/VR、视觉特效、虚拟试衣、电影制作等众多应用。早期的工作创建人类化身依赖于多相机捕捉设置中的高质量数据捕捉、大量计算和大量手工努力。最近的工作通过使用3D参数化身体模型如SMPL，直接从视频生成3D化身来解决这些问题，这些模型具有高效光栅化和适应未见变形的能力。然而，参数化模型的固定拓扑结构限制了对衣物、复杂发型和其他几何细节的建模。最近的进展探索了使用神经场来建模3D人类化身，通常使用参数化身体模型作为建模变形的模版。神经场在捕捉衣物、配饰和头发等细节方面表现出色，超越了通过纹理和其他属性光栅化参数化模型所能实现的质量。然而，它们也有不足，特别是在训练和渲染效率方面较低。
Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex) 两个词组合构成的。Retinex理论主要包含了两个方面的内容：物体的颜色是由物体对长波、 中波和短波光线的反射能力决定的，而不是由反射光强度的绝对值决定的；物体的色彩不受光照 非均匀性的影响,具有一致性 。
很多时候OpenCV开发者完成来了一个自定义的算法程序并不想给对方提供源代码调用，只想提供一个接口调用，这个时候我们可以把OpenCV的代码进行接口封装，然后导出成为DLL，给第三方应用程序调用，这个也是OpenCV开发者的基本功之一。下面分为两个部分来说明，第一部分是说明如何制作与生成DLL，第二部分说明如何调用导出DLL。
原理和photoshop修图的步骤类似, 用css中的blur滤镜实现高斯模糊, 对文字部分添加伪元素,对伪元素填充部分背景图片, 并添加模糊效果
在官方推出RecyclerView 控件之后，越来越多的人都使用它代替之前的ListView。除了最普通的列表显示，RecyclerView还可以其他的很多效果，例如Banner等。在最近的一个电影票平台项目中，使用RecyclerView实现了仿猫眼的电影选择控件，如下图所示：
本文介绍了如何使用计算机视觉技术检测车道线，主要包括使用高斯模糊、Canny边缘检测、Hough变换等方法对车道线进行检测，以及通过这些方法对车道线进行提取、拟合和展示。同时，还介绍了一种基于ROI(Region of Interest)的车道线检测方法，该方法通过边缘检测、Canny边缘检测、Hough变换等步骤对车道线进行检测，并通过拟合、平滑等处理提取出车道线。最后，通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
最近基于 Android StackBlur 开源库，根据自己碰到的需求场景，封装了个高斯模糊组件，顺便记录一下。
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊，就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值，每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊，每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中
这也是一种很好的艺术效果，苹果惯用的毛玻璃效果本质便是高斯模糊，而我们将图片模糊后作为网站背景，既减小了图片的体积，也能别有一番风味。（譬如咱站点的背景也是高斯模糊后的产物。）
一个是递归的IIR滤波器，一个Deriche滤波器，他们的速度都已经是顶级的了，而且都能够使用SIMD指令优化，其中有讲到《Recursive implementation of the Gaussian filter》这个方法在半径较大的时候会出现一定的瑕疵，核心原因是大半径会导致其中的某些系数特别小，因此造成浮点精度的丢失，因此，要保证效果就必须在计算过程中使用double数据类型，而使用了double，普通的sse指令集的增速效果就不是很明显了，因此，为了速度可能需要使用AVX或者更高的AVX512。
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
1.Distilled Feature Fields Enable Few-Shot Language-Guided Manipulation
一、高斯模糊的概念 高斯模糊，也叫高斯平滑，英文为：Gaussian Blur，是图像处理中常用的一种技术，主要用来降低图像的噪声和减少图像的细节。高斯模糊在许多图像处理软件中也得到了广泛的应用。
作者：杨超，腾讯移动客户端开发 工程师 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权，非商业转载请注明出处。 原文链接：http://wetest.qq.com/lab/view/362.html We
来自：阮一峰的网络日志 链接：www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 通常，图像处理软件会提供"模糊"（blur）滤镜，使图片产生模糊的效
如果使用过PS之类的图像处理软件，相信对于模糊滤镜不会陌生，图像处理软件提供了众多的模糊算法。高斯模糊是其中的一种。
研究背景：虽然盲超分辨率技术已经在恢复具有未知和复杂退化的低分辨率图像方面进行了许多尝试，但它们仍然远远不能解决一般真实世界的退化图像。
本文介绍改进INDANE算法的低照度图像增强改进算法（AINDANE算法），《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》
"模糊"的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。
道法自然，久藏玄冥：神经网络的生理学背景 ---- 人工神经网络的生理学背景，也对人类认知的物理基础与工作机制做了简单的介绍，其要点如下： 思维过程是神经元的连接活动过程，由大量突触相互动态联系着的众
在 我这样减少了26.5M Java内存！中内存优化一期已经告一段落，主要做的事情是，造了几个分析内存问题的轮子，定位进程各种类型内存占用情况，分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是，优化了一波进程静息态的内存占用（减少26M+）。而二期则是在一期的基础之上，推进已发现问题的SDK解决问题，最终要的是要优化进程的动态Java内存占用！
在 我这样减少了26.5M Java内存！中内存优化一期已经告一段落，主要做的事情是，造了几个分析内存问题的轮子，定位进程各种类型内存占用情况，分析了线程创建OOM的原因。当然最重要的是，优化了一波进程静息态的内存占用（减少26M+）。而二期则是在一期的基础之上，推进已发现问题的SDK解决问题，最终要的是要优化进程的动态Java内存占用！ 通常来说不管是做什么性能优化，逃不出性能优化3步曲： 1. 找到性能瓶颈 2. 分析优化方案 3. 执行优化 上述三步看似第三步最能决定优化结果，而事实上，从笔者的几次
我们在平时的开发中模糊是非常常用的技能，在android中有java的开源方案，也有RenderScript方案，今天我们来学习实践通过OpenGL如何实现高斯模糊。 在工作中用到的高斯模糊，也只是做到基本的简单实用，为什么能实现以及是否可以性能优化点提升速度降低内存，之前都欠考虑。 通过这篇我们来学习高斯模糊的原理、实现以及优化，我们的旅程开启。
今天我们将向大家展示如何制作SVG动态模糊效果，并将其应用于HTML元素的常规JS或CSS动画。
这里是 RenderDemo 的第三篇：用 OpenGL 实现高斯模糊。我们分别在 iOS 和 Android 平台实现了用 OpenGL 对图像进行高斯模糊处理并渲染出来。效果图如下：
http://www.jianshu.com/u/cfec7d70bbec
初学OpenCV的开发者很容易被OpenCV中各种滤波方法所困扰，不知道到底该用哪里一个来做滤波。表面原因看起来是因为OpenCV中各种滤波方式实在是太多太杂，其背后原因是对各种滤波方法的应用场景认知出现了问题，所以这里小编从应用场景与项目中解决问题的实际出发，跟大家一起探讨一下各种滤波方法。 一：模糊函数blur 参数说明 -参数InputArray表示输入图像Mat对象 -参数OutputArray表示模糊之后输出Mat对象 -参数Size表示卷积核大小，此参数决定模糊程度，Size(x, y)其中x,
其中r是模糊半径，r^2 = x^2 + y^2，σ是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。
路径(B),油漆桶填充(shift+B),混合填充(L),移动(M),滤镜–>高斯模糊
本文主要探讨了高斯模糊算法在图像处理中的优缺点以及应用，并介绍了一种基于高斯模糊的图像增强算法，该算法通过将原始图像与高斯模糊图像进行混合，实现了图像的细节增强，同时避免了图像中噪音和边缘的过度增强，具有较高的实用价值。
https://blog.csdn.net/coming_is_winter/article/details/72850511 https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/7929348/
前面一篇文章 [webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊](https://mp.weixin.qq.com/s/LZ_M51nDHfAPlcmwWglp_A), 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均，是一种卷积操作。
高斯模糊 高斯模糊就是将指定像素变换为其与周边像素加权平均后的值，权重就是高斯分布函数计算出来的值。 一种实现 点击打开链接<-这里是一片关于高斯模糊算法的介绍，我们需要首先根据高斯分布函数计算权重值，为了提高效率我们采用一维高斯分布函数，然后处理图像的时候在横向和纵向进行两次计算得到结果。下面是一种实现 public static void gaussBlur(int[] data, int width, int height, int radius, float sigma) {
前面一篇文章 <webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊>, 我们知道了 高斯模糊的本质原理，就是对每个像素，按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均，是一种卷积操作。
作者：毛星云，腾讯 IEG 游戏开发工程师 后处理（Post-Processing），在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏，往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现，都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊（Gaussian Blur）或其改进算法的Bloom特效，还是基于径向模糊（Radial Blur）的Sun Shaft（God Ray），
相信学习过Ps的人都知道渐变工具。渐变的形式给人很强的节奏感和审美情趣，因此渐变的形式在日常生活中随处可见，是一种很普遍的常见的视觉形象。包括现在流行的风景插画的配色都是使用了渐变色的。而Ps的渐变工具都是有规律性的渐变，因此在我们需要做出无规律渐变时就无能为力了，那么接下来就为大家介绍如何制作自然的无规律渐变效果。
与一维信号一样，图像也可以用各种低通滤波器（LPF）、高通滤波器（HPF）等进行过滤。LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。
由于很多小伙伴反应抛开原理或理论讲解使用用法对于初学者来说会很舒服，从本节开始将会以比较简单的方式进行讲解相关API的应用。
本文的分析基于《Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach for nonlinear enhancement of color images》一文相关内容，但对其进行了深度的改良。
与一维信号一样，还可以使用各种低通滤波器（LPF），高通滤波器（HPF）等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声，使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。
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