最近基于 Android StackBlur 开源库，根据自己碰到的需求场景，封装了个高斯模糊组件，顺便记录一下。
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。）
在FaceU激萌相机中，我们可以看到一个类似边框做了模糊，然后中间放图像的效果，FaceU的边框模糊效果如下：
此C程序包含上述所有漏洞的易受攻击的代码，然后用户可以使用AFL或hongfuzz或其他所需的方法对其进行模糊处理。
Fast Camera Lens Blur for mac将为您呈现逼真的相机镜头模糊，就像Adobe After Effects的原生“Camera Lens Blur”效果一样，但更快，更快！ 您可以直接在时间轴中获得快速逼真的相机模糊！
如果使用过PS之类的图像处理软件，相信对于模糊滤镜不会陌生，图像处理软件提供了众多的模糊算法。高斯模糊是其中的一种。
首先看一个API：setMaskFilter(MaskFilter maskfilter)： 设置MaskFilter，可以用不同的MaskFilter实现滤镜的效果，如滤化，立体等。 以下有两个MaskFilter的子类可供选择： BlurMaskFilter：指定了一个模糊的样式和半径来处理Paint的边缘。 EmbossMaskFilter：指定了光源的方向和环境光强度来添加浮雕效果。 下面用Demo来看效果： 一、BlurMaskFilter(模糊效果) public class XBlurMas
本文解读一篇由港中大(深圳)与哈工大合作发表在CVPR2019的超分辨方向的论文，该工作与几篇近年的文章密切相关，相关部分我已在文中做了必要的说明和解释，更多细节可点击文章末尾的论文链接深入了解。
MySQL 报错：Parameter index out of range (1 ＞ number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 前言 一、分析 SQL 语句 1、普通 SQL 语句的查询分析 2、普通 SQL 查询语句如何处理 3、使用 like 通配符模糊查询语句分析 二、like 语句使用通配符模糊查询剖析 1、like 语句的应用场景 2、模糊查询剖析 3、正确语句 三、MyBatis like 模糊查询及关键
MySQL 报错：Parameter index out of range (1 ＞ number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 文章目录 MySQL 报错：Parameter index out of range (1 ＞ number of parameters, which is 0)——MySQL 数据库 like 语句通配符模糊查询小结 前言 一、分析 SQL 语句 1.1、普通 SQL 语句的查询分析 1.2、普通
该文介绍了如何使用OpenCV库实现图像的结构相似性（SSIM）指标计算。首先介绍了SSIM指标的原理和计算方法，然后通过一系列示例展示了如何在C++和Python中使用OpenCV库实现SSIM指标的计算。具体包括原始图像的读取、高斯滤波、计算SSIM指标和绘制图像等内容。
前言 对图片进行模糊化处理，是非常常见的开发场景。在MOO音乐App的模糊优化过程中，我们总结了一些Flutter中模糊使用的一些经验。在确定模糊方案的过程中我们遇到两个选择点，模糊逻辑实现和模糊算法的选择，针对这两个选择点我们设计了四个方案用作对比。 方案一： Flutter BackdropFilter & GaussianBlur 方案二： Dart StackBlur & StackBlur 方案三： Golang GaussianBlur & GaussianBlur 方案四： Golang H
推荐一个github上的项目，亲测有效。https://github.com/mmin18/RealtimeBlurView
今天我们将向大家展示如何制作SVG动态模糊效果，并将其应用于HTML元素的常规JS或CSS动画。
Elasticsearch（以下简称ES）中的模糊查询官方是建议慎用的，因为的它的性能不是特别好。不过这个性能不好是相对ES自身的其它查询（term，match）而言的，如果跟其它的搜索工具相比ES的模糊查询性能还是不错的。
车辆在倒车的过程中是一定的低速度运动，在这一过程中，车辆的后轮运动轨迹与倒车速度无关，倒车速度只对倒车过程中在固定时间内车辆行驶的距离有影响，而不对行驶路线有影响。车辆的轨迹可以用(xr, yr, θ)表示，为了方便在此用（x, y, θ）来表示。此时，车辆的轨迹 变化控制量为（x, y, θ），直接输出量为 φ。选取 x、y、θ 作为模糊控制的输入变量，φ为输出变量。其中设定输入变量x的模糊集合数为 4，语言变量表示为 LB、LM、LS、XCE;输入变量 y 的模糊集合数为 4，语言变量表示为 FAR、MD、CL、YCE；输入变量
径向模糊，是一种从中心向外呈幅射状，逐渐模糊的效果。 因此径向模糊经常会产生一些中心的发散效果，在PS中同样也有径向模糊的滤镜效果。 径向模糊通常也称为变焦模糊。径向模糊（Radial Blur）可以给画面带来很好的速度感，是各类游戏中后处理的常客，也常用于Sun Shaft等后处理特效中作为光线投射（体积光）的模拟。
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 android.renderscript.Allocation; import android.renderscript.Element; import android.renderscript.RenderScript; import android.renderscript.ScriptIntrin
今天首度解读一篇CVPR19 oral论文，利用事件相机将模糊视频还原成高速清晰视频。该文利用了目前火热的事件相机，巧妙的利用多传感器之间的互补特性，且具有很好的推广应用价值。过去大家做图像的去模糊，一般只会考虑普通相机采集到的图片，通过估计模糊的核函数，来为图像做去模糊，而这里引入了一个高速的事件相机，通过两个有互补特性的sensor, 为其特性和两者采集数据之间的关系进行建模，把问题formulate成一个简单的非凸优化的问题，
本文主要探讨了高斯模糊算法在图像处理中的优缺点以及应用，并介绍了一种基于高斯模糊的图像增强算法，该算法通过将原始图像与高斯模糊图像进行混合，实现了图像的细节增强，同时避免了图像中噪音和边缘的过度增强，具有较高的实用价值。
翻译自【OpenCV Fast Fourier Transform (FFT) for blur detection in images and video streams】，原文链接：
在 Go 1.18 之前，Go 语言支持功能测试、基准测试和示例测试，在 Go 项目开发中，使用最多的是功能测试，读者朋友们应该都比较熟悉功能测试的使用方式了。
最近做项目有这样的需求: 在activity中启动一个dialog时, 启动的dialog的背景设为启动acitivity的模糊化图片.
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。
本文实例为大家分享了Android实现局部模糊效果展示的具体代码，供大家参考，具体内容如下
https://drive.google.com/file/d/1PPO2MCttsmSqyB-vKh5C7SumwFKuhgyj/view
【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
arXiv https://arxiv.org/pdf/2108.05302.pdf,
这里是 RenderDemo 的第三篇：用 OpenGL 实现高斯模糊。我们分别在 iOS 和 Android 平台实现了用 OpenGL 对图像进行高斯模糊处理并渲染出来。效果图如下：
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯平滑也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia 机器之心编译 参与：Panda 因为手抖或焦点选择等问题，相机拍摄的图像中常常存在模糊状况。消除图像模糊，呈现图像细节是计算机视觉领域内的一个重要研究主题。中国香港中文大学、腾讯优图实验室和旷视科技的研究者合作提出的 SRN-DeblurNet 能更高效地实现比之前最佳方法更好的结果。该论文已被将在当地时间 6 月 18-22 日于美国犹他州盐湖城举办的 CVPR 2018
模糊测试是一种向程序提供随机意外的输入以测试可能的崩溃或者边缘情况的方法。通过模糊测试可以揭示一些逻辑错误或者性能问题，因此使用模糊测试可以让程序的稳定性和性能都更有保证。
本文主要是向大家推荐一系列，用于fuzzing和Exploit开发初始阶段学习的资源合集，其中将包括相关的书籍，课程 - 免费或收费的，视频，工具，教程，以及一些供大家练习使用的靶机应用。(PS:文内所有链接点击“阅读原文”均可查看)
作者：Xin Tao、Hongyun Gao、Xiaoyong Shen、Jue Wang、Jiaya Jia
深度学习发展到今天，很大程度上依然是一个「实验主导」的、「先有实验结果再找可能解释」的学科。对实验结果的理论解释，争议不断，而且随着时间的推移，研究者们给出的解释也不断在发展——换言之，这是一个尚未出现坚实理论基础的学科。
方法 首先，我们使用内置的人脸检测算法，从实时视频或图像中检测人脸。在这里，我们将使用级联分类器方法从实时视频（使用网络摄像头）中检测人脸。 然后，读取来自实时视频的帧。存储最新的帧并转换为灰度，以更好地理解特征。 现在，为了使输出美观，我们将在检测到的人脸周围制作一个彩色边框矩形。但是，我们希望检测到的人脸是模糊的，所以我们使用中值模糊函数来做同样的事情，并提到应该模糊人脸的区域。 而且，现在我们想要显示模糊的脸，使用 imshow 函数读取的帧，我们希望它被显示，直到我们按下一个键。 分步实施： 步骤
随着企业数据的不断增加，如何高效地搜索和管理这些数据成为了企业管理者关注的重要问题。而企业信息模糊搜索API的出现，为企业提供了一种高效的解决方案。本文将介绍企业信息模糊搜索API的使用及应用场景。
所以方便研究提出了一种理想化的棱镜，这个棱镜没有厚度，非常薄，它可以成功的将平行光线聚焦到一个点上，并且我们认为这个薄棱镜的焦距可以改变，实际上可以通过现实中的一组棱镜来达到这个效果
Dapr 团队最近在博客上发布了 Dapr 完成模糊测试审核[1]的文章，该审计是 CNCF 通过模糊测试改善[2]开源云原生项目安全状况的计划的一部分。该审计由 Ada Logics[3] 于 2023 年 5 月和 6 月进行的，Ada Logics 团队为了改善 Daprs 安全状况，并且由于创建了大量模糊器，发现的问题数量很少，一共开发了 39个 fuzzer，发现了3个问题，三个问题的数量非常少，这证明了 Dapr 项目编写良好且维护良好的代码库。这也表明了代码库的成熟水平。 审计中的所有模糊器都是开源的，最初被添加到 CNCF 的模糊测试存储库[4]中，团队已经开始将模糊器迁移到Dapr 仓库中[5]来完善Dapr的测试。
本篇文章主要讲解在 go 语言中进行模糊测试的基础知识。通过模糊测试，随机数据会针对您的测试运行，以尝试找出漏洞或导致崩溃的输入。可以通过模糊测试发现的一些漏洞示例包括 SQL 注入、buffer overflow、拒绝服务和 cross-site scripting 攻击。
vue中使用@input <el-input class="ss-input" @input="Search_act($event)" placeholder="模糊搜索，请输入关键字" v-model='ss_input' />
模糊测试是一种自动化的软件测试技术，它通过向程序提供无效、意外或随机的数据作为输入来检测软件中的错误、漏洞或失败。这种测试方法的目的是找到程序处理意外或异常输入时可能会崩溃或表现出异常行为的地方。
【AI侃侃】知道IKC 一文有一年多，但一直没有深入看过论文，code也未曾仔细看过，潜意识中认为IKC太复杂了，所以一直拖、一直拖，直到看了DAN的两个版本，看到了DAN中附带了IKC的code，才觉得IKC可能是与DAN相类似的方法。趁着周末，花了近一天时间去看了IKC的原理以及code。
我们现在经常用到的马赛克其实起源于建筑上的图案装饰，如今马赛克常用于图像或视频的模糊处理。随着技术的进步，打码与去码变成了一种常见的技术研究方向，同时也掀起了一场技术与道德的“战争”。
本文介绍了如何利用RenderScript实现高斯模糊，以及如何使用FastBlur在Android平台上实现类似效果。通过比较不同方案在处理速度、效果、性能上的差异，为你在实现类似功能时提供有价值的参考。同时，也提醒开发者在选择方案时要根据具体业务需求来灵活选择。
我们在平时的开发中模糊是非常常用的技能，在android中有java的开源方案，也有RenderScript方案，今天我们来学习实践通过OpenGL如何实现高斯模糊。 在工作中用到的高斯模糊，也只是做到基本的简单实用，为什么能实现以及是否可以性能优化点提升速度降低内存，之前都欠考虑。 通过这篇我们来学习高斯模糊的原理、实现以及优化，我们的旅程开启。
作者：datonli，腾讯 WXG 后台开发工程师 背景 开发在定位问题时需要查找日志，但企业微信业务模块日志存储在本机磁盘，这会造成以下问题： 日志查找效率低下：一次用户请求涉及近十个模块，几十台机器，查找日志需要登录机器 grep 日志文件。这一过程通常需要耗费 10 分钟以上，非常低效； 日志保存时间短：单机磁盘存储容量有限，为保存最新日志，清理脚本周期清理旧日志文件腾出磁盘空间，比如：现网一核心存储 7 天日志占用了 90%的磁盘空间，7 天前日志都会被清理，用户投诉因日志被清理而得不到解决；
作者：红橙Darren https://www.jianshu.com/p/18bb507d6e62
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