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高斯模糊和卷积核

高斯模糊是一种常见的图像处理方法，它能够将图像中的每个像素进行模糊处理，从而使得图像看起来更加柔和。高斯模糊的原理是通过高斯函数来对图像进行卷积运算，即在每个像素点处计算高斯函数的输出值。

卷积核是一种在图像处理中常用的工具，它能够对图像进行卷积运算，从而实现对图像的滤波、边缘检测、特征提取等操作。卷积核通常是一个小的矩阵，其大小和形状可以根据具体的操作需求进行设计。

在高斯模糊和卷积核的应用场景中，卷积核可以用来进行边缘检测、特征提取、图像分割等操作，而高斯模糊则可以用来进行图像的柔化、降噪等操作。

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Java实现高斯模糊和图像的空间卷积

高斯模糊高斯模糊（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杂讯以及降低细节层次...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。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积。...由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。...由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。高斯模糊运用了高斯的正态分布的密度函数，计算图像中每个像素的变换。 ?...使用RenderScript实现高斯模糊.png ? 使用cv4j实现高斯模糊.png 可以看出，cv4j实现的高斯模糊跟RenderScript实现的效果一致。

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C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积

Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与卷积核中一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一行，更新到中间缓存的目标位置。...Z维度的计算是将一个Z平面的二维数据和卷积核中的一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一个二维平面，更新到结果的目标位置。这里对Y 和 Z维度的计算都是通过编译器ICC实现向量化。...这里执行这个指令的原因是将一维卷积核的一个点展开成一个向量，但是根据反汇编中broadcast指令的执行次数和fmadd是一个数量级的，推断ICC在这里应该是内层循环每次迭代都做了一次broadcast...，但显然有更高效的做法：只将卷积核展开一次，并保存在寄存器中复用，效率会更高。...总结本文按照 X Y Z的维度顺序，实现了3D高斯卷积的计算，同时基于OpenMP技术，实现了多线程并行化。同时分析了Z维度计算时造成内存瓶颈的原因。

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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。...（图片来源于网络，侵删） - 卷积核其中还涉及到一个名为卷积核（Convolution kernel）的概念，卷积核一般为矩阵，我们可以将它想象成卷积过程中使用的模板，模板中包含了当前像素周围每个像素颜色的权重...> 下图中间的那部分就是卷积核 ?

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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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"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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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。...RenderScript RenderScript是Android在API 11之后加入的，用于高效的图片处理，包括模糊、混合、矩阵卷积计算等，代码示例如下 public Bitmap blurBitmap... 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。

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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： SVG绘图高斯模糊滤镜 <...} svg { background: #ddd; } SVG绘图高斯模糊滤镜

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Flutter BackdropFilter 实现高斯模糊

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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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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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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。...，第二个参数是高斯矩阵，要注意长和宽都必须为单数，第三个参数是标准差，如果写0，则函数会自行计算。...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

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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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GCLGP | 图卷积高斯过程

为了克服以上不足，作者提出用高斯过程模型来处理链路预测任务。所提出的模型在识别图结构和节点特征的同时，利用图卷积在预测链接时纳入邻域信息。...4 模型 4.1 图卷积高斯过程作者的目的是定义一个高斯过程模型，它能够抓住由无向图G给出的结构区域的归纳偏差， ? 有一组顶点 ? ， ? ，和一组边 ? ， ? 。...5.2实验装置在实验中设置最大的卷积数量 ? ，使用 ? 个顶点和 ? 条边构建诱导图。对于基核的图形卷积高斯过程，我们使用一个带自动相关性测定(ARD)的径向基函数核(RBF)： ?...5.3结果作者将自己提出的图卷积高斯过程与2008年提出的带核函数的非卷积高斯过程、2016年提出的变分图自动编码器对比试验，以两种标准进行比较：ROC曲线下面积(AUC)和平均准确率(AP)。...6 结论作者描述了一个包含节点特征和局部邻域信息的链路预测的高斯过程模型。作者介绍了在基于在不同大小的节点邻居之间可进行插值的核的节点之上的一个图卷积高斯过程。

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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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短视频APP制作，设置高斯模糊

public class BlurImageView { /** 水平方向模糊度 */ public static float HRADIUS = 5; /** 竖直方向模糊度...** * 根据bitmap设置高斯模糊 * @param bmp:bitmap参数 * @return */ public static Drawable...Drawable drawable = new BitmapDrawable(bitmap); return drawable; } /** * 根据ImageView设置高斯模糊...new BitmapDrawable(bitmap); img.setImageDrawable(drawable); } /** * 根据项目资源文件图片返回高斯模糊...BitmapFactory.decodeResource(context.getResources(), res); return BoxBlurFilter(bmp); } /** * 根据drawable返回高斯模糊

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写写高斯模糊——从 CSS 模糊滤镜的白边说起

譬如将高斯分布得到的权重矩阵，和模糊半径构成的像素矩阵进行点乘，最后求和，得到模糊后的像素。虽然遍历的时候就顺带求和更迅速，不过拆分成点乘和求和，更方便理解一些，也能使用一下现成的库。...至于拆分矩阵，不如直接写完整的矩阵更易于理解和实现）高斯矩阵每次都去计算高斯分布显然是不合理的，所以我们应该先根据模糊半径算出一个权重矩阵，后续直接用来计算即可。...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。...例如，使用半径分别为 6 和 8 的两次高斯模糊变换得到的效果等同于一次半径为 10 的高斯模糊效果，\sqrt{6\times6 + 8\times8} = 10 。...（但是因为太懒，我就不写来……）看到基于 Canvas 实现的高斯模糊提到可以将高斯模糊使用一维的高斯函数分别对 x 和 y 轴进行运算以优化速度，但仍旧还是有点慢的。

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