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图像视频滤镜算法详解—滤镜初识

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

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FFmpeg 视频录制 - 视频添加滤镜和编码

视频开发中,视频编码是另一个重要的部分,基于 FFmpeg 软件解码前面系列文章已经介绍过了。...接下来主要介绍软件编码这一块,包括视频编码、音频编码、为视频添加滤镜等,后续文章安排介绍 Android MediaCodec 硬件编解码。...FFmpeg 视频编码流程图 相对于视频解码,编码流程多了一些写文件头尾的操作,需要停止编码时,通过刷入空帧来告诉编码器停止编码。 预览帧添加滤镜、编码 ?...其实就是为了配合 FFmpeg 在视频解码和编码时添加滤镜,那么之前在 native 层写的所有关于滤镜的 demo ,现在可以直接拿过来用了,比如相机基础滤镜,相机抖音滤镜这些。...然后在 FBO 离屏渲染时添加滤镜,读取渲染结果作为 FFmpeg 视频编码的输入,最后绑定到 FBO 的纹理再去做屏幕渲染显示出来。

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FFmpeg 视频录制 - 视频添加滤镜和编码

[FFmpeg 视频录制 - 视频添加滤镜和编码] 音视频开发中,视频编码是另一个重要的部分,基于 FFmpeg 软件解码前面系列文章已经介绍过了,接下来主要介绍软件编码这一块,包括视频编码、音频编码、...为视频添加滤镜等。...预览帧添加滤镜、编码 [预览帧添加滤镜、编码流程] 写 OpenGL ES 系列文章的时候,很多同学说为啥在 Native 层来写 demo ?...其实就是为了配合 FFmpeg 在视频解码和编码时添加滤镜,那么之前在 native 层写的所有关于滤镜的 demo ,现在可以直接拿过来用了。...比如相机基础滤镜,相机抖音滤镜这些, OpenGLCamera2 https://github.com/githubhaohao/OpenGLCamera2 这个项目有 30 多种滤镜供你参考。

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FFmpeg + OpenGLES 实现视频解码播放和视频滤镜

但是,当你想为播放器做一些视频滤镜时,如加水印、旋转缩放等效果,使用 OpenGL ES 实现起来就极为方便。 ?...视频解码播放和视频滤镜 1 OpenGL ES 渲染解码帧 经过上面几节的介绍,我们对音视频的解码过程已经比较熟悉了。本文要用 OpenGL 实现视频的渲染,这里再回顾下视频的解码流程: ?...利用 OpenGL 实现好视频的渲染之后,可以很方便地利用 shader 添加你想要的视频滤镜,这里我们直接可以参考相机滤镜的实现。...黑白滤镜 动态网格 动态网格滤镜是将视频图像分成规则的网格,动态修改网格的边框宽度,实现的 shader 如下: //dynimic mesh 动态网格 #version 300 es precision...动态网格滤镜 缩放和旋转 我们在 GLSurfaceView 监听用户的滑动和缩放手势,控制 OpenGLRender 的变换矩阵,从而实现视频图像的旋转和缩放。 ? 视频图像的旋转和缩放

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3D降噪_时域降噪

3D降噪_时域降噪 视频去噪方法按照处理域的不同可分为空间域、频域、小波域、时域、时-空域去噪等,但是不同域之间的去噪方法会发生重叠现象,或者一种去噪方法会或涉及多个处理域。...视频去噪方法中的空间域、频域和小波域等,与图像去噪中的相应方法基本一致,只是均将其扩展为对多倾图像进行处理,并利用视频信号中更多的冗余信息进行了优化,W达到更好的去噪效果。...空间域去噪是在原始视频序列中直接对像素值进行代数运算。频域去噪将视频序列通过傅里叶变换转换至频域,对代表噪声的频率进行衰减并最大程度保留视频的原始信息。...非运动补偿的时域滤波器的降噪效果与滤波器的长度,与滤波的帧数相关,当参与滤波的帧数越大时,抑制噪声的效果越好。但当视频中存在运动时,会造成时域模糊现象,产生的失真也越大。...时-空域去噪方法 时-空域去噪方法是在图像空间滤波方法的基础之上,充分利用视频序列的空间域信息和时域信息,是一种去噪效果较好但运算比较复杂的视频去噪方法。

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视频复原领域YYDS!BasicVSR++再次刷新视频降噪视频去模糊

自从BasicVSR提出以来,双向信息流传播已成为视频复原(尤其是视频超分)的标配,不仅取得了NTIRE2021视频增强相关竞赛的冠军,同时基于该思路的方案还取得了MobileAI2021视频超分竞赛的冠军...近日BasicVSR的作者Kelvin又一次对BasicVSR++在其他视频复原(如视频降噪视频去模糊)任务中的应用进行了探讨。毫无疑问,BasicVSR++再次屠榜!...而在视频降噪与去模糊任务中,输入与输出的分辨率相同。...上图与表给出了视频降噪任务上不同方案的性能对比,可以看到: BasicVSR++显著优于其他方案,同时具有更高的计算效率;相比PaCNet,BasicVSR++推理速度快546倍,同时指标分别高出0.62dB...比如,VRT的参数量约为BasicVSR++的5倍@超分和2倍@去模糊+降噪。 受益于长期信息交互,BasicVSR++可以重建更锐利边缘与清晰细节,达成与GT相似的结果。

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黑科技之神奇橡皮擦:实时视频降噪

视频增强方面,通过自研视频降噪、暗场景增强等技术,解决学术界研究多年无法产品化应用的难题。目前实时视频降噪、暗场景增强、美颜及滤镜等技术均以优异的效果和性能成功应用于手Q和天天P图等产品中。...音视频实验室视频团队一直致力于让视频看得更清楚,而视频噪声严重影响用户对视频内容的感受,于是,尝试在内部知识论坛KM上搜索了一把找找灵感,结果惊奇发现偌大的KM居然找不到一篇关于视频降噪的文章,难道大牛们都不屑于做视频降噪...2、 现有技术的缺陷 从上面的分析中知道,噪声可以分别从空间域和时域来理解,现有的视频降噪算法也可以从这两个维度来分类,一类基于空间域进行视频降噪的急速,一类基于时域的视频降噪技术。...所以将图像降噪算法应用于视频中也是顺利成章的事情,很多论文基于此设计出不同的思想去解决视频噪声的问题,比如区域判断,比如采用不同性能的降噪算法等,但基于图像降噪视频降噪也必然包含图像降噪算法的所有缺点...kmref=search&from_page=1&no=1 b、基于时域的视频降噪技术 基于时域的视频降噪技术就是利用视频的帧间关系,得知不同帧的噪声分布,从而利用这些关系进行降噪的过程,其实时域上的视频降噪又可以从实时和离线的应用场景进行区分

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Photo & Video HDR for Mac(视频照片HDR滤镜工具)

DeepStyle是一款macOS平台的照片转艺术画滤镜特效软件,能够帮助我们在Mac电脑上将照片瞬间转化为艺术作品,它使用多种滤镜和风格将您的照片变成令人印象深刻的艺术作品,包括毕加索、动漫、漫画、卡通...支持所有 macOS/iOS 视频格式:MOV、MP4、M4V 和 AVI 以及支持的编解码器。 高水平的定制,强调细节、对比度和饱和度。 控制局部对比度并为您的图像提供超现实的外观。...以慢速保存视频- 运动和延时效果。 25/30 fps 使用专用 AMD/NVIDIA 视频卡实时预览。 晕影效果。 18 个预设,柔和、生动、超现实、柔和阴影、强烈的黑白.........为了处理视频文件或高分辨率图像,建议使用具有至少 256 mb VRAM 的专用 AMD/NVIDIA 或 Intel Iris 显卡。

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艺术滤镜视频来了!腾讯人工智能首创深度网络学习视频

腾讯18周年庆当天,腾讯人工智能实验室(AI Lab)首次发布深度网络学习视频案例——《青春无畏,冲动不止》庆生视频的艺术滤镜版本 今年风靡业界的Prisma以及天天P图的“潮爆艺术画”,能够将用户拍摄的照片变换成指定的风格...它不仅仅是一个简单的图像滤镜操作,它赋予深度神经网络学习任意艺术风格的能力,并且能够应用到任意的输入图像中,是以深度学习为代表的AI技术在艺术上的创新。 视频是未来互联网上最多的流量载体。...将风格变换技术由图像向视频拓展最为直接的方式就是使用图像风格变换的技术逐帧完成视频的变换,但是这样很难保证视频帧间风格的一致性。...针对视频风格变换的技术难点,腾讯AI Lab在业界率先构建了深度神经网络将风格变换的前向网络与视频时空一致性结合起来,高效的完成高质量的视频风格变换。...在风格视频生成阶段,不用做任何预处理和后处理,将输入视频在风格变换网络上进行一次前向传播,实时输出风格化的视频

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Python图片验证码降噪 — 8邻域降噪

简介 图片验证码识别的可以分为几个步骤,一般用 Pillow 库或 OpenCV 来实现,这几个过程是: 1.灰度处理&二值化 2.降噪 3.字符分割 4.标准化 5.识别 所谓降噪就是把不需要的信息通通去除...8邻域降噪 8邻域降噪 的前提是将图片灰度化,即将彩色图像转化为灰度图像。...8邻域降噪 的原理就是依次遍历图中所有非白色的点,计算其周围8个点中属于非白色点的个数,如果数量小于一个固定值,那么这个点就是噪点。...经过测试8邻域降噪 对于小的噪点的去除是很有效的,而且计算量不大,下图是阈值设置为4去噪后的结果: ?...实现 下面是使用 Pillow 模块的实现代码: from PIL import Image def noise_remove_pil(image_name, k): """ 8邻域降噪

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日迹中视频编辑滤镜效果实现方法

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。...图2:mediacodec解码流程 MediaExtractor 负责从视频文件中解析每一帧的原始数据; Mediacodec 负责对音视频数据进行解码,并渲染指定的surface上; 代码示例: //...不同颜色滤镜的实现 想实现不同颜色滤镜的实现,可以把期望加强的颜色通道的颜色值加强到相应的比例即可。 ? 图4:红色值扩大两倍的滤镜效果 3. ...暖色冷色滤镜的实现 通过PS调整出目标图片与原图每个通道的偏差规律,并把这种差异生成颜色表,给出最终的滤镜变换查表纹理,FragmentShader处理的时候,不同的RGB颜色值去查表纹理中找到对应的目标颜色值进行替换即可

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论如何用AI做视频滤镜:SIGGRAPH Asia 2016

新海诚“你的名字”同款滤镜着实在各社群火爆一把,朋友圈中滤镜粉们纷纷穿越到二次元,普通图片经过滤镜的渲染粉饰重获“新生”。...滤镜处理图片的技术现在已经司空见惯,但是迁移到视频上,实现高质量且风格百变的效果却鲜为人知。一方面因为大规模推广的厂商不多,另一方面也因为这背后牵扯的技术难度较大。...题后 腾讯AI Lab展示最新的视频艺术滤镜成果,是通过训练一个深度前向神经网络学习了如何将视频的每一帧都转换成指定的艺术风格,同时还保持了视频帧与帧之间的一致性。...相对于图像艺术滤镜视频艺术滤镜的难点在于保持帧间一致性。直接对视频逐帧应用图像艺术滤镜会造成帧与帧之间的风格化结果略有不同,从而导致影响观众体验的闪烁效果。...腾讯AI Lab的视频艺术滤镜除了学习如何将一帧视频艺术化,还学会了如何保持艺术化之后的帧间一致性,因此能够获得优于目前Prisma、Artisto等商业软件的结果。

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如何使用AU软件为视频降噪 AU软件全版本下载

在录制视屏过程中,会因为环境、设备等种种原因,导致视频录制的声音听起来的很嘈杂,那么怎么运用AU软件为视频降噪呢?下面进行讲解。...03点击“效果”,点击“降噪/恢复”,点击“降噪(处 理)”(快捷键Ctrl+shift+P),如图所示。...04在弹出的“效果-降噪”对话框中,点击“捕捉噪音样本”,然后点击“储存当前噪音样本”,进行保存,如图所示。...05然后关闭“效果-降噪”对话框,快捷键Ctrl+A全选音频,再次打开“效果-降噪”对话框(快捷键Ctrl+shift+P)。...点击“加载磁盘中的噪音样本”,加载后可通过“降噪”、“降噪依据”调整,下方的播放按钮可进行试听,点击“应用”即可。最后导出为新的音频文件。

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图像视频降噪的现在与未来——从经典方法到深度学习

上图是腾讯多媒体实验室常年积累起来的视频处理能力,包括视频降噪、去压缩失真、视频去抖动、夜景增强、视频超分、视频锐化等,这些能力已经应用于腾讯的许多产品,比如腾讯云、全民K歌、企鹅电竞、微视、QQ空间等...目前团队正在向腾讯云推出画质修复功能,已经开发和计划开发的技术,包括视频超分、去伪影、去抖动、去划痕与雪花、插帧、HDR,还有下面主要介绍的视频降噪技术。...2.3 视频降噪 视频降噪与上面介绍的多帧降噪类似,为了达到更好的降噪效果也会用到临近帧的信息,把临近帧中相似的像素块做融合处理。在手机端对视频的每一帧做这样的操作,又要保持实时性是很困难的。...3.2 视频降噪 这里介绍几个使用深度学习做视频降噪的例子。...而现在越来越多的高、中端手机平台芯片都开始支持多帧降噪、基于运动补偿的视频降噪等。另外一个发展趋势是智能化,既越来越多的使用深度模型进行图像处理。如上所述,深度模型做图像、视频处理速度慢,资源消耗高。

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陈勋教授的脑电信号降噪视频与讲座总结

中国科学技术⼤学的陈勋教授陈勋教授分享的脑电信号降噪讲座,可谓是干货满满。这里特别感谢陈勋教授,也感谢南方科技大学的神经计算与控制实验室(NCC lab)的生物医学工程讲堂。...https://www.bilibili.com/video/BV1tt4y1y7cU 阳光深海的B站地址: https://www.bilibili.com/video/BV1Si4y147zY 视频主要用于个人学习...关于讲座的笔记总结,可以查看:《讲座总结 | 脑电信号降噪的若⼲新探索》 讲座总结作者:NCC lab李哲汭,张皓铭 讲座总结(部分) 01内容简介 盲源分离(Blind Source Separation..., BSS)[1,2]是脑电降噪领域非常“有价值且有效的⽅法”。...在盲源分离应用于脑电去噪之前,对于脑电信号的降噪主要使⽤的是基于滤波器或者回归思想的⽅法。但是这些传统⽅法都或多或少存在⼀些难以回避的问题,⽐如需要测量各噪声通道来得到参考信号等。

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颜色滤镜

我们手机上有很多照片处理软件,图片滤镜是里面不可或缺的一部分,我们可以先尝试一些很简单的滤镜的算法,管中窥豹地去认识一下色彩的处理 ?...褐色、老照片滤镜 灰度或者去色的核心是让RGB三种色值相等即可得到不同的灰度,根据需求的不同,我们可以通过取三个色值的平均值,三个色值的最大值,最小值,加权平均值等方式来处理: void main (...去色、灰色滤镜 反相的算法是让RGB三种颜色分别取255的差值: void main () { vec4 color = texture(texture, v_uv0); float r = (...反相滤镜 让图像呈现淡蓝色,也可以形象叫做冰冻,它的算法是: void main () { vec4 color = texture(texture, v_uv0); float _r = (...连环画、卡通滤镜 滤镜是用来实现图片的各种特殊效果的,简单的颜色滤镜我们就通过简单的颜色叠加公式可以得出,但是复杂的滤镜效果就可能需要使用更高阶的数学处理甚至叠加多次处理才能得到,我们在图像处理APP里面看到的各种各样的滤镜其实就是人家专门针对某种效果提炼出来的公式

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