Core Image框架是适合图片的苹果滤镜框架,主要用处可以给图片添加滤镜效果和图像识别功能(人脸、条形码等等)。本文将会介绍逐一介绍 Core Image相关基础概念、使用方式、注意点以及和其他图像处理方案的对比。
前言:Core Image是一个强大的框架,可让您轻松地将过滤器应用于图像。您可以获得各种各样的效果,如修改活力,色调或曝光。它可以使用CPU或GPU来处理图像数据,并且速度非常快 - 足以实现视频帧的实时处理! 核心图像滤镜也可以链接在一起,以一次将多个效果应用于图像或视频帧。多个滤波器被组合成应用于图像的单个滤波器。与通过每个过滤器一次处理图像相比,这样做非常有效。 入门 在开始之前,让我们来讨论Core Image框架中的一些最重要的类: CIContext。核心图像的所有处理都以CIContex
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本文大部分内容均来自:Core Image Tutorial: Getting Started Core Image 是一个很强大的库,PS图片时用到的各种滤镜就是在这个库中。而我们创建二维码、创建条形码用这里的滤镜,只需要短短几行代码就可以撸出来(后面会讲怎么用CIFilter绘制二维码、条形码)。 文中有提到在iOS 8 上,CIFilter 的API 里有126种滤镜可用,在 同时期 Mac OS 上有160多种滤镜可用;而在iOS 9.3 上,我测试可以使用的滤镜已经达到174种,Mac OS上肯定更多咯。
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。
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Core Image 是苹果官方提供的图像处理框架,通过丰富的 built-in(内置)或自定义 Filter(过滤器)高效处理静态图片、动态图片或视频。开发者还可以通过构造 Filter 链或自定义 Core Image Kernel 来实现更丰富的效果。 在 WWDC20 中,苹果官方针对 Core Image 技术在以下三方面做了优化:Core Image 对视频 / 动图的支持、基于 Metal 构建 Core Image (CI) Kernel 以及 Core Image 的 Debug 支持。
定义异常枚举类型 enum OSUserLoginError :Error{ case AllNoComplete case UserNameEmpty case
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。
人物蒙版图能力是Vision框架在iOS 15中新增的功能,这个功能可以将图片中的人物按照轮廓生成无光蒙版。无光蒙版在实际业务中非常有用,使用此蒙版可以方便的将人物从图片中提取出来,然后和其他的背景图进行合成。
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步,使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念:
滤镜有哪些可选可以参看以下文章:http://www.jianshu.com/p/3e2cca585ccc
前言 背景: initQRCodeForInputByteSize cannot find proper rs block info (input data too big?) 之前的同事 误认为二维
对于刚接触iOS图形相关框架的小白,有一些图形框架在字面上和功能上非常容易混淆。这里旨在总结一下各种框架,区分它们的概念和功能,以作日后进一步细分学习的指引。因而,本文并不会针对具体框架作详解,只作区分引导,读者可自行选择方向继续深造。为此,笔者总结了一张各种框架关系图,如下所示:
分享一些项目中常用的方法,可以保存起来,作为自己的工具集哦。 1.磁盘总空间大小 + (CGFloat)diskOfAllSizeMBytes { CGFloat size = 0.0; NSError *error; NSDictionary *dic = [[NSFileManager defaultManager] attributesOfFileSystemForPath:NSHomeDirectory() error:&error]; if (error) { #
采用SwiftUI Core Graphics技术,与C#的GDI+绘图类似,具体概念不多说,毕竟我也是新手,本文主要展示效果图及代码,本文示例代码需要请拉到文末自取。
图像锐化 (image sharpening) 是补偿图像的轮廓,增强图像的边缘及灰度跳变的部分,使图像变得清晰,分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓,或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差,因此也被称为边缘增强。
by方阳
锐化功能应用平移锐化算法,将一幅图像(如大地遥感卫星多波段图像)的光谱细节与另一幅图像(如大地遥感卫星全色波段)的空间细节相结合。全色锐化算法在结合空间和光谱细节的具体方式上各不相同,因此精度也各不相同。如果精度至关重要,用户应查阅已发表的文献,以选择最适合其应用的算法。
Topaz Sharpen AI for Mac是一款AI图片清晰度增强软件,可以一键提高图片的清晰度,适用于一些分辨率不是很高、图像细节差的图片处理。
首先我们把所有图像看作矩阵。 模板一般是nxn(n通常是3、5、7、9等很小的奇数)的矩阵。模板运算基本思路:将原图像中某个像素的值,作为它本身灰度值和其相邻像素灰度值的函数。模板中有一个锚点(anchor point),通常是矩阵中心点,和原图像中待计算点对应;整个模板对应的区域,就是原图像中像素点的相邻区域。模板也称为核(kernel)。
很多ps滤镜磨皮插件是外国软件,因此会默认使用英文界面,但可通过以下方式使其显示中文界面:
图像锐化是一种图像处理技术,其目的是增强图像中的细节和边缘,使图像看起来更加清晰。这一过程通常涉及到突出图像中的高频信息,特别是强调像素之间的灰度变化。
对单张图像循环进行多次超分辨,图像增强,去模糊等图像处理是否合理?以及如何评价图像质量?
据市场调研预测,未来几年内,基于CMOS图像传感器的影像产品将达到50%以上,也就是说,到时CMOS 图像传感器将取代CCD而成为市场的主流。可见,CMOS摄像机的市场前景非常广阔。这是因为CMOS图像传感器件具有两大优点:一是价格比CCD 器件低;二是其芯片的结构可方便地与其它硅基元器件集成,从而可有效地降低整个系统的成本。尽管过去CMOS图像传感器的图像质量比CCD差且分辨率低,然而经过迅速改进,已不断逼近CCD的技术水平,目前这种传感器件已广泛应用于对分辨率要求较低的数字相机、电子玩具、电视会议和保安系统的摄像结构中。
在数字图像中,各像素点的亮度或色彩信息,即每个像素点的取值称为灰度,一幅图像所包含的灰度总数称为灰度级。
该文就目前技术社区中比较流行的图像磨皮算法的实现进行介绍,分析了其原理、效果以及优缺点,并给出了基于深度学习的图像磨皮算法的实现流程。
锐化HSV是一种图像处理技术,它是通过调整图像的颜色分量来增强图像的细节和清晰度。HSV是一种颜色空间模型,它基于人类视觉感知的方式来描述颜色。HSV代表色调(Hue)、饱和度(Saturation)和明度(Value)。
图像锐化是一种补偿轮廓、突出边缘信息以使图像更为清晰的处理方法。锐化的目标实质上是要增强原始图像的高频成分。常规的锐化算法对整幅图像进行高频增强, 结果呈现明显噪声。为此, 在对锐化原理进行深入研究的
空间滤波是一种采用滤波处理的图像处理方法,目的是达到某种目的(让它更模糊或者让它更清晰)。
其中,m=2a+1,n=2b+1, w(s,t)是滤波器系数,f(x,y)是图像值。一般来说最小尺寸是3。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助,如果有不足之处,还请海涵~
不知道你会不会跟小编一样,照镜子的时候自我感觉良好,一拍照的时候总觉得哪里不对劲?如果说相机记录了你的容颜,那么自己照镜子的时候,多少脑补了一些王力宏、胡歌的棱角给自己。凌晨5点的时候,你自信满满去全民K歌直播,结果粉丝都在睡觉,来不及点赞;此时,你凭什么知道,你拍的视频究竟有多美呢?丽影,提供基于图像或视频的主观质量评估技术,让你知道视频有多美! 01 质量评估是什么? 1. 直观解释 质量评估技术可以告诉你,下面两个视频的主观质量得分是多少,从而判断出哪个视频的得分更高。关键词:机器打分 (点击
1、产生下图所示亮块图像 f1(x,y)(128×128大小,暗处=0,亮处=255),对其进行FFT。
Capture One Pro一款功能强大的图像编辑处理软件,Capture One Pro2022最新版拥有颠覆性的快速编辑工具、无比逼真的色彩处理工具、便捷使用的的联机拍摄功能、专业级工作流程工具等内容。Capture One将所有必备工具和高端性能融于一体、使您在一套快捷、灵活且有效的工作流程中捕获、整理、编辑、分享以及打印图像。
App设计时往往会用到一些模糊效果或者毛玻璃效果,iOS目前已提供一些模糊API可以让我们方便是使用。
在这个专栏的前面几次文章里面,我给大家介绍了空域的图像处理,还介绍了频域的图像处理。我们可以看到在空域中有时不好解决的问题,或者解决起来比较慢的问题,转换到一个新的表达方式,或者说变换域,即”频域“的时候,有可能解决的比较好。那么有没有除了频域之外的新的变换域呢?答案是肯定的,我们上一篇文章中提到的泊松图像编辑编辑,尤其是其中的泊松融合,就是一个在“梯度域”上进行图像处理的典型方法。回顾一下其中的关键思想,可以用下图中的“引导插值”来描述:
来抑制高频成分,通过低频成分,然后再进行逆傅立叶变换获得滤波图像,就可达到平滑图像的目的。
// 1. 创建一个二维码滤镜实例(CIFilter) CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIQRCodeGenerator"]; // 滤镜恢复默认设置 [filter setDefaults]; // 2. 给滤镜添加数据 NSString *string = @"594589850445580904903"; NSData *data = [string dataUsingEncoding:NS
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,
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。
4.4 BM3D降噪算法(Block Matching 3D Filter Algorithm)7
闲来无事写的 Core Image 里的滤镜效果的Demo,目前 Core Image 有100多种滤镜效果,Demo实现了其中大概一半的效果,实在太多了,后面有时间再补全,有兴趣的可以下载下来看一下
在 iOS上怎样快速实现图片高斯模糊?iOS开发中有的时候需要将图片设置模糊,来实现特定的效果获取更好的用户体验, iOS7之后半透明模糊效果得到大范围使用的比较大,现在也可以看到很多应用局部用到了图片模糊效果,可以通过高斯模糊和毛玻璃效果达到图片模糊效果。
在图像处理中,图像的高频区域(边缘、纹理等)直接影响着结果的视觉感官质量。本文工作重新思考了图像梯度在深度学习网络中的构建,从像素级对噪声图像进行分层,为网络输入提供更多的结构信息,并通过反向传播梯度引导网络学习高频特征。最后提出了即插即用的锐化损失解决去噪图像过于平滑的问题,突出图像中的高频信息而不影响低频信息。在模拟噪声和真实噪声数据benchmark数据集上实现了SOTA。
AV Foundation 支持对动态识别,不仅可以做人脸识别,也可以识别机器可读代码。AV Foundation 在识别这一块有硬件加速器。所以可以同时扫描10张人脸或机器码。
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