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css 背景图片虚化效果

转载地址:http://blog.csdn.net/ohehehou/article/details/51975539

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Android 开发 - 对图片进行虚化(毛玻璃效果,模糊)

anroid-image-blur 描述:一个android 下的对图片进行模糊的辅助类库 作者:张云飞vir Github地址 https://github.com/vir56k/anroid-image-blur 名词解释: 虚化 在ios系统中,主系统的启动后的背景就是一个虚化的效果。 给人一种浸入的感觉,背景和内容是有关联的。 介绍 把一个图片 进行虚化生成新的图片。 原图: ? image.png 模糊后: ? //缩放并显示 Bitmap newImg = BlurUtil.doBlur(img1, 20, 10); 通过 BlurUtil 的 doBlur方法 出入一个 位图bitmap,该方法返回一个 虚化 参数: 第一个参数 img1, 是原始的位图图像, 第二个参数 20 , 是缩放的大小,这个数字约大,虚化程度越高 第三个参数 10, 虚化质量,这个数字约大,虚化程度越高 返回值: 返回一个 虚化(模糊)后的位图

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    图像分割应用:背景虚化!学会这招,又发现新大陆

    背景模糊效果是一种常见的图像效果,主要用于拍摄特写镜头上。它可以给我们的图像增加了一种深度感,突出关注图像的某一部分。

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    一种快速毛玻璃虚化效果实现

    可以看出当虚化开始时,虚拟机开始不断进行内存回收,包括把所有软引用的内存回收。然而,仍然导致了内存溢出。 那就意味着我只能虚化小图,这样才能防止内存溢出。 下面,我们从 消耗时间 和占据内存 的角度来进行分析。 Time Consuming 为了分析虚化一张图片所消耗的时间,本文通过同时虚化 100 来获取平均消耗时间。 Memory Consuming 既然时间没问题,那么,主要问题:内存占用就来了,所以我们需要考察生成一张虚化图片所占用的内存。 为了测试对一张图片进行虚化所占用内存的变化,我们改变虚化次数,即修改上面的 loopCount 并观察对内存的变化。其中 scaleRatio = 10,以获得相对较大的内存消耗。 从上面的内存消耗图,可以看出虚化的确会占用一定内存,如果大量的虚化同时发生,则会由于 UI 线程突然加载很多 bitmap 而导致内存抖动。

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    手机中的计算摄影1——人像模式(双摄虚化)

    功能介绍 手机上的人像模式,也被人们称作“背景虚化”或 ”双摄虚化“ 模式,也称为Bokeh模式,能够在保持画面中指定的人或物体清晰的同时,将其他的背景模糊掉。 焦外虚化 为了能够突出主体,在景深范围之外的部分则需要按照光学规律逐渐的模糊。很多人以为只是对背景区域做个简单的高斯模糊就能实现这种效果,然而并非如此。 这包括了画面中每一个像素的虚化程度、以及虚化方式的设计,还需要能够在手机这种计算量有限的平台上高效的实现。我们待会会看到更多技术方面的考量。 2.4 图像渲染 我们刚才讲述的内容总结如下图红框所示,最后一步COC计算得到的结果会送入到图像渲染模块,最终渲染出人像模式下背景虚化的图像。 这个比赛要求算法输入单帧图像,然后通过运算直接输出符合真实美感的背景虚化图像——这要求深度图计算,甚至最终的渲染都直接是在单张图像上进行的,大多数参赛队伍选择了基于深度学习的方案。

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    【计算摄影】先拍照后对焦,浅析基于深度估计的景深编辑与背景虚化

    作者&编辑 | 言有三 1 景深与背景虚化基础 1.1 什么是景深与虚化 动植物摄影,人像摄影中常使用浅景深来虚化背景,突出目标主体,可以大幅提升作品的艺术美感。 如果景深范围比较窄,很容易拍摄出主体成像清晰,背景成像模糊,即我们常说的背景虚化效果,下图展示的就是一些典型代表。 ? 从左到右第一张图为原图,第二张图为景深估计的效果,第三张图为将光圈调至最大,即编辑景深的效果,实际上就是根据深度信息得到前景目标后,对背景进行虚化,所以其中关键问题就是深度估计。

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    谷歌AI用“深度”学习来虚化背景,单摄手机可用,Jeff Dean表示优秀

    因为,谷歌又给Pixel的相机注入了机器学习的灵魂:在背景虚化的任务上,学习了一下深度 (Depth) 。 学习前 (Stereo) 与学习后 (Learned) ,对比在动图右半边。 如上图左,几块平行板的深度应当相似,可虚化程度却很不一致。 所以,谷歌AI团队决定,不能只用PDAF,也要有其他预测依据来支撑。

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    谷歌最新抠图算法:让背景虚化细节到头发丝!有单反的感觉了...

    这样一来,就避免了使用人像模式拍照时人物与虚化背景割裂的情况,让人物照片的纵深感更加逼真。 四舍五入一下,这不就是手握单反拍照? 传统方法是使用二进制将图像分割,然后对分离出的背景进行虚化,在视觉上产生一种纵深感,由此也就能更加突出人物主体了。 虽然带来的视觉效果非常明显,但是在细节上的表现还不够强大。

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    内存篇:JVM内存结构

    Java虚拟机规范规定,Java堆可以处于物理上不连续的内存空间中,只要逻辑上是连续的即可。也就是说堆的内存是一块块拼凑起来的。 所以它是一个“线程私有”的内存区域。此内存区域是唯一一个在JVM规范中没有规定任何OutOfMemoryError情况的区域。 ? 因此,为了线程切换后能恢复到正确的执行位置,每条线程都需要有一个独立的程序计数器,各条线程之间的计数器互不影响,独立存储,我们称这类内存区域为“线程私有”的内存。 很多开发人员会把Java内存分为堆内存(Heap)和栈内存(Stack),这种划分的流行只能说明大多数开发人员最关注、与对象内存分配关系最密切的内存区域是这两块,其中所指的“堆”在后面会讲到,而所指的“ 元空间存在于本地内存,意味着只要本地内存足够,它不会出现像永久代中“java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space”这种错误。

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    golang 内存分析内存泄漏

    内存泄露 内存泄露指的是程序运行过程中已不再使用的内存,没有被释放掉,导致这些内存无法被使用,直到程序结束这些内存才被释放的问题。 基于抽样和它跟踪的是已分配的内存,而不是使用中的内存,(比如有些内存已经分配,看似使用,但实际以及不使用的内存,比如内存泄露的那部分),所以不能使用内存profiling衡量程序总体的内存使用情况。 只能通过heap观察内存的变化,增长与减少,内存主要被哪些代码占用了,程序存在内存问题,这只能说明内存有使用不合理的地方,但并不能说明这是内存泄露。 heap在帮助定位内存泄露原因上贡献的力量微乎其微。能通过heap找到占用内存多的位置,但这个位置通常不一定是内存泄露,就算是内存泄露,也只是内存泄露的结果,并不是真正导致内存泄露的根源。 此外goroutine执行过程中还存在一些变量,如果这些变量指向堆内存中的内存,GC会认为这些内存仍在使用,不会对其进行回收,这些内存谁都无法使用,造成了内存泄露。

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    内存溢出和内存泄露

    内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。 内存泄露 memory leak,是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间,一次内存泄露危害可以忽略,但内存泄露堆积后果很严重,无论多少内存,迟早会被占光。 就是分配的内存不足以放下数据项序列,称为内存溢出. 以发生的方式来分类,内存泄漏可以分为4类: 1. 常发性内存泄漏。发生内存泄漏的代码会被多次执行到,每次被执行的时候都会导致一块内存泄漏。 一次性内存泄漏。发生内存泄漏的代码只会被执行一次,或者由于算法上的缺陷,导致总会有一块仅且一块内存发生泄漏。比如,在类的构造函数中分配内存,在析构函数中却没有释放该内存,所以内存泄漏只会发生一次。 隐式内存泄漏。程序在运行过程中不停的分配内存,但是直到结束的时候才释放内存。严格的说这里并没有发生内存泄漏,因为最终程序释放了所有申请的内存

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    Google Pixel 2拍照黑科技:单摄搞定背景虚化+内部潜伏神秘芯片

    Pixel 2拍照的“好”,有两点可以非常直观地感受到:一是虽然没有时下流行的双摄像头,却可以实现背景虚化的人像模式; 二是凭借HDR+,在弱光下、或者光线强弱差异明显的情况下也能还原出丰富的细节。 一起来学习一下吧~ 单摄如何搞定背景虚化 和iPhone等对手一样,背景虚化应用在“人像模式”的拍照中。呐,下面这张图显示的就很直观了。 ?

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    内存泄漏和内存溢出

    java内存泄漏和内存溢出 概念 内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现 out of memory; 内存泄露 memory leak,是指程序在申请内存后 ,无法释放已申请的内存空间,一次内存泄露危害可以忽略,但内存泄露堆积后果很严重,无论多少内存,迟早会被占光。 类似于内存上不可用的漏洞. 内存泄漏场景 a)创建和应用生命周期一样的单例对象 不正确使用是引起内存泄露的一个常见问题,单例对象在被初始化后将在JVM的整个生命周期中存在(以静态变量的方式),如果单例对象持有外部对象的引用,那么这个外部对象将不能被 内存溢出参考OOM OOM的几种可能情况 遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议参考

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    内存溢出和内存泄漏

    关于内存泄漏和内存溢出这个部分的知识点容易混淆,以下来做一个梳理 内存泄漏: 内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存的浪费 ️容易引起内存泄漏的原因(待验证) 1 声明为静态(static 注意事项:内存泄漏的出现主要源于程序编写过程中没有规范化管理所导致,开发人员需要结合内存监测工具来有效监控自己的程序,这样才能尽可能地避免出现这个问题。 内存溢出 内存溢出(Out Of Memory,简称OOM)是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于能提供的最大内存 如果虚拟机动态拓展无法申请到足够的内存将会出现 重启电脑或者软件后释放掉一部分内存又可以正常运行该软件或游戏一段时间

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    内存溢出和内存泄漏

    什么是内存溢出? 通俗的讲就是设备内存不够了。就好比我们的手机,运行内存是4G的,当我们运行了太多的程序时,在运行其他的软件时就会很卡或者提示xx运行停止。 什么是内存泄漏? 内存泄漏就是一些资源利用之后没有得到及时的释放,导致这种垃圾资源占用内存越来越多,导致内存可用资源越来越少。 导致内存溢出的情况有哪些?  内存中加载的数据量过于庞大,如一次从数据库取出过多数据;  集合类中有对对象的引用,使用完后未清空,使得JVM不能回收;  代码中存在死循环或循环产生过多重复的对象实体;  使用的第三方软件中的 BUG;  启动参数设定的过小; 怎么解决内存泄漏?

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    内存和栈内存

    在函数中定义的一些基本类型的变量和对象的引用变量都是在函数的栈内存中分配。 当在一段代码块中定义一个变量时,java就在栈中为这个变量分配内存空间,当超过变量的作用域后,java会自动释放掉为该变量分配的内存空间,该内存空间可以立刻被另作他用。 堆内存用于存放由new创建的对象和数组。在堆中分配的内存,由java虚拟机自动垃圾回收器来管理。 引用变量是普通变量,定义时在栈中分配内存,引用变量在程序运行到作用域外释放。 这个也是java比较占内存的主要原因。

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    redis内存分析,内存优化

    毋庸置疑,是内存。 一、reids 内存分析 redis内存使用情况:info memory 示例: 可以看到,当前节点内存碎片率为226893824/209522728≈1.08,使用的内存分配器是jemalloc。 二、redis 内存使用 redis的内存使用分布:自身内存,键值对象占用、缓冲区内存占用及内存碎片占用。 redis 空进程自身消耗非常的少,可以忽略不计,优化内存可以不考虑此处的因素。 四、redis 内存管理 redis的内存管理主要分为两方面:内存上限控制及内存回收管理。 1、内存上限:maxmemory 目的:缓存应用内存回收机制触发 + 防止物理内存用尽(redis 默认无限使用服务器内存) + 服务节点内存隔离(单服务器上部署多个redis服务节点) 在进行内存分配及限制时要充分考虑内存碎片占用影响

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    Linux内存描述之高端内存--Linux内存管理(五)

    从而,线性区映射的物理内存成为低端内存,剩下的物理内存被成为高端内存。与线性区不同,非线性区不会提前进行内存映射,而是在使用时动态映射。 1.4 高端内存和低端内存的划分 那么既然内核态的地址范围只有1G的,如果你有4G物理上的内存,显然你没法一次性全部映射所有的物理内存到内核态地址。 所有才有了高端内存。 当物理内存大于1G的时候, 内核是不能完全用低端内存管理全部物理内存的, 所以低端内存剩下的部分就是高端内存了, 高端内存没有直接映射的, 是动态映射到内核空间的. Linux内核高端内存的由来 2.1 为什么需要高端内存? 高端内存是指物理地址大于 896M 的内存。对于这样的内存,无法在“内核直接映射空间”进行映射。 ZONE_HIGHMEM即为高端内存,这就是内存高端内存概念的由来。

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    谷歌逆天AI算法,只做单摄虚化

    这意味着能够实现相应的背景虚化效果,更接近于专业相机的效果。 PDAF 通过捕捉场景的两个略微不同的视角进行工作,如下图所示。 据最新消息称,Google 决定开放自己的相机算法授权给其他 Android 品牌使用,此前 Google 就开源了 Pixel2 系列的相机虚化算法。欢迎留言。

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    集 降噪 美颜 虚化 增强 为一体的极速图像润色算法 附Demo程序

    如标题所说,我将lee降噪算法改造成,降噪 美颜 虚化 增强 为一体的极速算法, 你问我怎么做到的,应该是昨晚周公托的梦。 上多组 前后对比图,关注下人物的眼睛以及皮肤。 ? ? ? ? ? ?

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