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高斯模糊

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。 二、高斯模糊的原理 1、模糊在图像中的理解 模糊在图像中的意思可理解为:中心像素的像素值为由周围像素的像素值的和的平均值。 在图形上,就相当于产生”模糊”效果,”中心点”失去细节。高斯模糊会减少图像的高频信息,因此是一个低通滤波器。 有了权重矩阵就可计算高斯模糊。假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: 每个点乘以自己的权重值: 将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊

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高斯模糊 Shader

预览 模糊前 ? 模糊后 ? 深度模糊后 ? 正文 高斯模糊 在我们开始讨论代码之前,我们要先稍微了解以下几点... > 下面的讲解比较笼统,水平不够,请见谅! 高斯模糊是什么? 高斯模糊(Gaussian Blur),也叫高斯平滑,是一种生活中比较常见的图像处理效果。 经过高斯模糊处理的图像看起来就像是在一块毛玻璃后面,也就是俗称的“毛玻璃效果”。 高斯模糊也常用于处理噪点过高的图像,使图像看起来更平滑。 ? —▼— 实现原理是什么? 从数学的角度来看,高斯模糊的处理过程就是图像与其正态分布做卷积。 因正态分布又称高斯分布(Gaussian distribution),所以这种技术就叫做高斯模糊。 代码实现 下面我将在 Cocos Creator 2.3.3 中实现一个高斯模糊的 Shader,除了前面部分属性定义,核心的逻辑是通用的。

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    Android实现图片转高斯模糊以及高斯模糊布局

    第一个为大家介绍图片如何转高斯模拟: 1.方法的实现: public static void updateBgToBlur(Activity a, Bitmap bmpToBlur, View view R.drawable.bg_tageditor); } else { slidingUpPanelLayout.setBackgroundResource(R.drawable.bg_tageditor); } 二、高斯模糊布局 : 项目需求: 现有一个紫色背景图片, 相册图片覆盖在背景图片 , 一个Framlayout 覆盖在这个含有相册图片的背景图中 ,实现模糊盖在上面的高斯模拟效果: 1 引用BlurView: compile

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    android 高斯模糊实现

    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。         bitmap.setPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h);   return (bitmap);       }   这里的方法也可以实现高斯模糊的效果 后来在一次偶然的开发中发现其实不需要每一帧都重新去模糊一遍,而是将图片最大程度模糊一次,之后和原图叠加,通过改变叠加的模糊图片的alpha值来达到不同程度的模糊效果。 下面是一个例子,可以看到随着模糊图片alpha值的变化,叠加后产生不同程度的模糊效果。 ?

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    快速高斯模糊算法

    刚才发现一份快速高斯模糊的实现。 在博主机子上测试一张5000x3000的图像,模糊半径为10的情况下,耗时4s.

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    高斯模糊的算法

    "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。 ? 本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。 一、高斯模糊的原理 所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 ? 上图中,2是中间点,周边点都是1。 ? "中间点"取"周围点"的平均值,就会变成1。在数值上,这是一种"平滑化"。 三、高斯函数 上面的正态分布是一维的,图像都是二维的,所以我们需要二维的正态分布。 ? 正态分布的密度函数叫做"高斯函数"(Gaussian function)。它的一维形式是: ? 五、计算高斯模糊 有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: ? 每个点乘以自己的权重值: ? 得到 ? 将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。 六、边界点的处理 如果一个点处于边界,周边没有足够的点,怎么办?

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    Flutter BackdropFilter 实现高斯模糊

    现在应该很多地方都会使用到高斯模糊的效果,想当初在Android上实现差点没要了我的老命,那么在 Flutter 中实现会是如何? 什么是BackdropFilter,怎么使用 Flutter 提供了 BackdropFilter 来实现高斯模糊的效果,照例打开源码: class BackdropFilter extends SingleChildRenderObjectWidget 不过可以看到使用 BackdropFilter 非常简单就实现了高斯模糊的效果。 自定义高斯模糊组件 那我们可以按照Demo的思路来封装几个背景是高斯模糊的控件: class BlurOvalWidget extends StatelessWidget { final Widget ), ], ), ), ], ), ); } } 如何把高斯模糊当做前景

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    图像处理基础-高斯模糊

    一、高斯函数 一维高斯函数: ? 二位高斯函数: ? ? 二位高斯函数分布 二、高斯滤波代码实现 /************************************************************* *Function: Gauss mask 快速高斯模糊 直接用二维高斯模糊效率不高,因此采用快速算法,将二维高斯函数分解为 ? 即:按行进行一次一维高斯滤波,再按列进行一次一维高斯滤波 三、快速高斯模糊代码实现: int f_FastGaussFilter(unsigned char* srcData,int width, int sizeof(unsigned char) * height * stride); free(dstData); free(tempData); return ret; }; todo:高斯模糊没有进行代码验证

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    opencv学习笔记 高斯模糊

    加了高斯噪声模糊与自带函数模糊 image.png 高斯平滑函数GaussianBlur():定义:GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY ksize,高斯内核的大小。其中ksize.width和ksize.height可以不同,但他们都必须为正数和奇数(并不能理解)。

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    高斯模糊的算法(转)

    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果。 "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。 本文介绍"高斯模糊"的算法,你会看到这是一个非常简单易懂的算法。 一、高斯模糊的原理 所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。 上图中,2是中间点,周边点都是1。 "中间点"取"周围点"的平均值,就会变成1。在数值上,这是一种"平滑化"。 五、计算高斯模糊 有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。 假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: 每个点乘以自己的权重值: 得到 将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。 六、边界点的处理 如果一个点处于边界,周边没有足够的点,怎么办?

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    SVG绘图高斯模糊滤镜

    运用SVG绘图实现一个模糊字体效果,比用CSS的阴影写出来的要好看的多。 实现效果如下: ? 实现代码如下: <! DOCTYPE html> <html> <head lang="en"> <meta charset="UTF-8"> <title>SVG绘图高斯模糊滤镜</title> < } svg { background: #ddd; } </style> </head> <body>

    SVG绘图高斯模糊滤镜

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    Android实现Bitmap高斯模糊效果

    Android实现Bitmap高斯模糊效果 自定义高斯模糊工具类 import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import import android.renderscript.ScriptIntrinsicBlur; /** * Created by xpf on 2017/6/24 :) * Function:实现高斯模糊工具类 */ public class BlurBitmapUtil { // 图片缩放比例(即模糊度) private static final float BITMAP_SCALE = 0.4f; /** * @param context 上下文对象 * @param image 需要模糊的图片 * @return 模糊处理后的Bitmap // 创建RenderScript内核对象 RenderScript rs = RenderScript.create(context); // 创建一个模糊效果的

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    浅析Android高斯模糊实现方案

    ) .load(service.getImageUri()) .dontAnimate() .error(R.drawable.error_img) // 设置高斯模糊 .bitmapTransform(new BlurTransformation(this, 14, 3)) .into(imageview); 适用场景:动态配置的背景图片 2、对图片高斯模糊 3、使用高斯模糊遮罩,可以对指定区域进行模糊,不需要处理单张图片(推荐!!) 推荐一个github上的项目,亲测有效。 app:realtimeOverlayColor="#00000000" / app:realtimeOverlayColor=”#00000000″,这里设置成透明色,效果就如同直接对图片进行高斯模糊 总结 以上所述是小编给大家介绍的Android高斯模糊实现方案,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对ZaLou.Cn网站的支持!

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    Python生成随机高斯模糊图片

    Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像,如果没有安装opencv的,可以用pip安装: pip install python-opencv 想了解高斯模糊是什么的话,可以看wiki百科- 高斯模糊。 那怎么控制模糊程度呢?很简单,高斯矩阵的尺寸越大,标准差越大,处理过的图像模糊程度越大。 介绍完了简单的高斯模糊操作,我们加一个随机处理,来随机生成模糊程度不同的几张图像,其实也很简单,加一个随机函数来生成高斯矩阵的尺寸就可以了: import cv2 import random imgName kernel_size[0]) + "_" + imgName cv2.imwrite(new_imgName, img) 这里利用了random库,来在一组数字中随机选择一个数,加到最小尺寸上,作为每次生成的模糊图片的高斯矩阵尺寸

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    写写高斯模糊——从 CSS 模糊滤镜的白边说起

    前言 通常我们可以很容易地使用 PhotoShop 中的「高斯模糊」来模糊图片。 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。) ? 虽然有一些奇技淫巧(比如放大图片再截去模糊的边)去解决,但皆治标不治本,我们不妨借此机会探究一下高斯模糊,并尝试自己实现它。 正文多图预警 简介 高斯模糊看一下维基百科便能了解个一二。 2419*1209 Photoshop 高斯模糊 30px ? 1119*559 CSS filter 高斯模糊 30px 白色背景 ? 对一幅图像进行多次连续高斯模糊的效果与一次更大的高斯模糊可以产生同样的效果,大的高斯模糊的半径是所用多个高斯模糊半径平方和的平方根。

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    手撕OpenCV源码之高斯模糊

    1,根据高斯函数可以知道该系数为1,所以就是将输入复制到输出 if( ksize.width == 1 && ksize.height == 1 ) { _src.copyTo sigma : ((n-1)*0.5 - 1)*0.3 + 0.8; double scale2X = -0.5/(sigmaX*sigmaX);//高斯公式 double sum = 取固定系数 当kernels的尺寸为1,3,5,7 并且用户没有设置sigma的时候(sigma <= 0),就会取固定的系数.这是一种默认的值是高斯函数的近似. 按照高斯公式计算 当kernels尺寸超过7的时候,如果sigma设置合法(用户设置了sigma),则按照高斯公式计算.当sigma不合法(用户没有设置sigma),则按照((n-1)0.5 - 1)0.3 以上是OpenCV中关于高斯滤波器系数以及高斯滤波的计算规则,欢迎指正. 本文投稿作者邮箱 dingjie_yao@163.com

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    Java 实现高斯模糊算法处理图像

    简介 高斯模糊(Gaussian Blur)是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处理软件:Adobe Photoshop(系列)中的一个滤镜,具体的位置在:滤镜—模糊——高斯模糊高斯模糊的原理中,它是根据高斯曲线调节像素色值,它是有选择地模糊图像。 在PS中间,你应该知道所有的颜色不过都是数字,各种模糊不过都是算法。把要模糊的像素色值统计,用数学上加权平均的计算方法(高斯函数)得到色值,对范围、半径等进行模糊,大致就是高斯模糊。 计算高斯模糊 有了权重矩阵,就可以计算高斯模糊的值了。假设现有9个像素点,灰度值(0-255)如下: 每个点乘以自己的权重值: 得到将这9个值加起来,就是中心点的高斯模糊的值。 对所有点重复这个过程,就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片,可以对RGB三个通道分别做高斯模糊高斯模糊矩阵示例表 这是一个计算 σ = 0.84089642 的高斯分布生成的示例矩阵。

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    【iOS开发】生成高斯模糊效果背景

    做开发时,总是使用系统默认的白色背景会显得有些生硬,所以当我们以展示图片为目的时,不妨将图片放大、再做高斯模糊处理以作为背景。 我把这个处理过程用 Swift 封装成了一个函数,供大家参考。 //创建高斯模糊效果的背景 func createBlurBackground (image:UIImage,view:UIView,blurRadius:Float) { //处理原始NSData 数据 let originImage = CIImage(CGImage: image.CGImage ) //创建高斯模糊滤镜 let filter = CIFilter(name : kCIInputImageKey) filter.setValue(NSNumber(float: blurRadius), forKey: "inputRadius") //生成模糊图片 View的下层 } 三个参数分别为:image(原始清晰图片)、view(你需要将生成的模糊背景插入在这个view的下层当做背景)、blurRadius(高斯模糊处理的模糊半径) 其中 let context

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    高斯模糊的Java实现及优化

    高斯模糊是被广泛使用的图形算法之一,在实现高斯模糊之前,先要了解正态分布 正态分布 一维的正态分布为 直接让f(x)和f(y)相乘,就得到了二维的正态分布 此处直接令μ=0,将会在下面解释。 其中n是高斯模糊的半径。 离散卷积 离散卷积是卷积对离散量的特殊形式,假设现有原图矩阵A,权值矩阵B,则点(x,y)处的离散卷积为 在更严格的定义中,A(i,j)应该与B(u-i,v-j)相乘,但是针对本文的高斯模糊而言,其效果是一样的 在高斯模糊中,设模糊半径为n,则定义一个维数为2n+1的权值矩阵G,且G(i,j)=f(i-n-1,j-n-1),类似于将一个直角坐标系放在了G的中点处,这就是μ=0的原因。 将得到的矩阵G代替B计算,其结果就是高斯模糊的结果 优化 上述方法的效率较低,在介绍正态分布时,二维的正态分布函数是两个一维函数相乘得到的,这两个一维函数分别是f(x)和f(y),f(x)代表水平方向,

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    OpenCV之图像均值与高斯模糊

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