我们做的滤镜算法又叫做软件滤镜，是对大部分硬件镜头滤镜进行的模拟，当然，误差也就再所难免，我们的宗旨只是无限逼近。...软件滤镜发展到今天，可以定义为广义的滤镜，这里本人将它通俗的分为如下几类： ①颜色(LUT)滤镜 ②几何滤镜 ③混合滤镜 ④智能滤镜 颜色(LUT)滤镜，即调色滤镜，也是最常见的滤镜，通常对一张图像像素进行某种调色之后...，得到的效果，就称之为调色滤镜特效，这种滤镜特效，如果不使用纯粹的算法编程得到，而是通过LUT(LookUp Table)颜色查找表，来记录并映射调色算法，减少滤镜耗时开销，得到滤镜特效，就成为LUT滤镜...； 混合滤镜，即综合LUT滤镜和几何滤镜得到的复杂滤镜特效，比如美颜相机的磨皮美白滤镜，即有美白调色这种颜色滤镜，也有基于像素位置关系的磨皮滤波滤镜，因此，称之为混合滤镜； 智能滤镜，指一些基于深度学习等实现的依据不同的场景...，做出不同变化的自动滤镜特效；比如风格化滤镜以及谷歌的HDRNet学习得到的高级智能调色滤镜等； 本文作为滤镜算法讲解的第一篇，主要是给大家尤其是初学者，做一个全面的了解，知道滤镜是什么，我们要做的是什么
灰度滤镜 将颜色的RGB设置为相同的值即可使得图片为灰色，一般处理方法有： 1、取三种颜色的平均值 2、取三种颜色的最大值（最小值） 3、加权平均值：0.3R + 0.59G + 0.11*B for...反向滤镜 就是RGB三种颜色分别取255的差值。...去色滤镜 rgb三种颜色取三种颜色的最值的平均值。...高斯模糊滤镜 高斯模糊的原理就是根据正态分布使得每个像素点周围的像素点的权重不一致，将各个权重（各个权重值和为1）与对应的色值相乘，所得结果求和为中心像素点新的色值。...怀旧滤镜 怀旧滤镜公式 ?
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
今天和大侠简单聊一聊彩色转灰度的算法，话不多说，上货。...一、基础 对于彩色转灰度，有一个很著名的心理学公式： Gray = R*0.299 + G*0.587 + B*0.114 二、整数算法 而实际应用时，为了避免低速的浮点运算...，所以需要整数算法。...注意到系数都是3位精度的没有，我们可以将它们缩放1000倍来实现整数运算算法：Gray = (R*299 + G*587 + B*114 + 500) / 1000 RGB一般是8位精度，现在缩放1000...三、整数移位算法 上面的整数算法已经很快了，但是有一点仍制约速度，就是最后的那个除法。移位比除法快多了，所以可以将系数缩放成 2的整数幂。
该方案需要三块滤镜， 这样价格昂贵，且不好制造， 因为三块滤镜都必须保证每一个像素点都对齐。...（光线透过镜头然后通过颜色分离片分离 R G B信息，示意图来自《颜色插值算法改进及其电路设计》） 通过在黑白 cmos 图像传感器的基础上， 增加彩色滤波结构和彩色信息处理模块就可以获得图像的彩色信息...目前最常用的滤镜阵列是棋盘格式的， 已经有很多种类的， 其中绝大多数的摄像产品采用的是原色贝尔模板彩色滤波阵列（Bayer Pattern CFA）。...在sensor端通常需要使用CFA滤镜来得到Bayer pattern，而在后面的处理中需要把bayer pattern变成完整的RGB444(真彩色)图像。在ISP中需要有这么一个模块来做。...图、双线性插值、自适应插值算法图像对比 双线性插值法使图片变模糊，在图片中栅栏区域有大量的拉链效应和伪彩色失真；自适应插值算法拉链效应会好很多，还是有一点异常需要优化 感兴趣的可以去我的github
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
前言 上一篇文章我们利用PIL自带的路径方法实现了一些滤镜的效果，单纯从使用的角度来说已经够我们使用了，但是如果能够弄清楚它们背后的原理，相信应该是会对我们更有帮助的。...灰度滤镜实现 灰度图我们知道是由单一数值0-255组成的，一张RGB三种颜色组成的图片要变成灰度图，需要将它们的三种颜色值设为相同即可。...黑白滤镜实现 黑白效果实现和滤镜有点类似，只不过这里需要自己设定一个阈值，将每一个像素点的平均值与阈值100(这个不是固定的，可以自己尝试调整)对比，如果大于这个值就将其设为255白色，否则就设为0黑色...反色滤镜实现 反色实现就比较简单了，将对应像素点的值设置为255减去原来的值就可以了，黑的就会变白，白的就会变黑。 ? ? ? 素描画风格滤镜 素描滤镜的处理关键是对边缘的查找。...想法拓展 上面实现了常见的几种滤镜效果，当然还有很多方法没有去实现，但是核心原理都是更改像素点的值，如何让效果更加好，和算法和参数设置有关系，比如像模糊滤镜会用到高斯模糊，也就是正态分布密度函数，更多的其实是理解原理和数学公式的应用
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
导语 ：本文简要分析，日迹视频解码流程以及视频滤镜的实现原理 需求背景：日迹需要的编辑滤镜效果预览图 ?...图1：日迹滤镜效果 要实现产品想要的滤镜效果，首先我们需要把录制的视频mp4文件，用mediacodec解码出来，然后对解码出来的每一帧图像进行滤镜渲染，最后绘制到屏幕或者输出到文件。...黑白滤镜的实现 我们拍摄出来的每一帧图片都是彩色图片，每个像素的颜色由红、绿、蓝三种值混合而成，红绿蓝的取值由很多种，组合形成各种不同的彩色图片，而灰度图片只有256种颜色。...由彩色图片生成灰色图片一般由三种算法: A. 最大值法：R=G=B=MAX（R,G,B），这种方式亮度值偏高； B. ...我们采用的最后一种加权平均的方式，知道了算法就来实现下吧。要实现GPU实时滤镜，首先要了解这么写Shader，网上有很多shader的文章，这里我就不做叙述。 2.
1 自适应滤波器基本概念 自适应滤镜是具有非恒定系数的滤波器。滤波器系数根据通常定义的 cterium 进行调整，以优化滤波器在输入信号中估计未知信号的能力。...滤波器系数的新值是使用系数更新算法确定的，该算法根据错误信号 e 计算每个滤波系数的调整。错误信号 e 通常计算为实际输出信号 y 和所需输出信号 d 之间的差值。...所需的输出信号 d 取决于自适应滤镜的具体应用。但是，自适应算法将更改系数，从而最大限度地降低错误信号 e 的平均平方值。...自适应滤镜将估计此本地反馈，并将其从输出信号中远程定位，从而阻止回波返回到远程侧。 均衡 在均衡中，我们使用自适应滤波器从接收的信号中删除（线性）失真。...虽然语音带调制解调解调调解调 自适应预测 自适应滤镜的最终配置是自适应预测，其中自适应滤镜用于预测信号的未来值。自适应滤网系数形成预测，可用于信号编码。例如，语音可以压缩到每秒几千位，用于手机应用。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np # # THRESH_BINARY = 0 # THRESH_BI...
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
为了将真彩色图像转换为索引图像，我们必须构建一个颜色表（PS的菜单中是这样叫的，我想就是调色板的意思吧），为了尽量较少图像在转换过程中的视觉损失，颜色表的构建一定要合理，现在有很多算法来寻找这样的颜色表...，也许你想，我们可以把这个新的颜色值也隐射成颜色表中与其最近的值啊，但是，这样的操作本身就是对滤镜算法一种歪曲了，只能使得变换后的结果无法认可。...我们再看看索引图像的旋转和缩放，打开一副真彩色图像，我们将其旋转10度，同样复制一份刚才的真彩色图像，转换为索引图像，我们也将其旋转10度，仔细比较两幅图片，你会发现真彩色图像旋转后没有失真，而索引图像则有锯齿产生...如果我们在自己写抗锯齿的旋转算法时，不考虑这点，则你得到的结果将惨不忍睹（不抗锯齿的算法不会，他没有产生新的像素值）。...同样，对于缩放除了最邻近插值外其他算法也有类似的过程，但是PS对索引图像也提供了几中缩放方法，我想，也许这里其有个转换过程吧，我自己也试多处理，首先我们记录下索引图像的颜色表，然后将其转换为真彩色图像，
接下来的内容，我们将对上面的第二个问题进行探讨，研究一种算法，将所有的gt进行linear组合。...这种算法使最终求得g(t+1)的时候，所有gt的线性组合系数α也求得了，不用再重新计算α了。...这种算法被称为Adaptive Boosting。...其实，这种性质也正是AdaBoost算法的精髓所在。...如果我们再使用AdaBoost算法，通过decision stump来做切割。在迭代切割100次后，得到的分界线如下所示。
自适应 FIR 滤波器基础知识 自适应滤波器的一些经典应用包括系统识别、通道均衡、信号增强和信号预测。建议的应用程序是降噪，这是一种信号增强。下文描述了此类应用程序的一般案例。...当算法收敛时，输出信号 e（k）将是信号的增强版本。 平均方形误差 （F[e [k]= [|E[e（k）|2]）是重量参数的二次函数。此属性很重要，用于自适应过滤器，因为它只有一个通用的最小值。...这意味着它适用于许多类型的自适应算法，并将导致一个体面的收敛行为。相比之下，IIR 过滤器需要更复杂的算法和对此问题的分析。...有许多自适应算法可用于信号增强，如牛顿算法、最陡峭的下降算法、最小平均方 （LMS） 算法和递归最小方块 （RLS） 算法。...我们选择使用 LMS 算法，因为它是计算成本最低的算法，并提供了一个稳定的结果。 2 LMS算法 下面的方程描绘了 LMS 算法。
软件操作简单，通过一组强大的控件和灵活的算法组合多个过滤器、更改颜色样式和变化，轻松实现专业风格。 电影照片效果可让您为所有照片赋予电影、多彩和原始的外观。...• 高水平的定制和灵活的算法：强调细节、局部对比度、活力、动态、饱和度。• 控制局部对比度并为您的图像赋予电影般的外观。• 用柔和的阴影或高光变换您的图像。...图片• 200 多种可供使用的滤镜：彩色滤镜、电影滤镜、滤光片、颜色变化、黑白...• 使用所有需要的控件进行后处理：亮度、曝光、饱和度、伽玛、鲜艳度...• 18 种预设，柔和、电影效果、电影效果、强烈
01 — 图片滤镜处理原理 Metal 框架/OpenGL ES 框架在处理都是面向过程. ?...03 — 了解灰度滤镜 我们都知道，一般我们拿到的彩色图片中都有 rgb 三个通道。有些还有额外的 alpha 通道。其中 rgb 和 alpha 通道分别表示红色、绿色、蓝色和透明度通道....什么叫灰度滤镜 就是原本 RGB 三个通道中的颜色值退化成只有 0-1 的亮度值....常见灰度化的思想就是将 RGB 三颜色通道 最简单的做法就是将: RGB 三个通道上的颜色值都填充绿色值. 04 — 灰度滤镜算法 三种常见灰度滤镜算法 最大值法：即新的颜色值R＝G＝B＝Max(R，...: Wr = 21% , Wg = 71% , Wb = 7% 05 — OpenGL ES 灰度滤镜代码实现 顶点着色器代码: ?
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