某一天在 B站 学习的时候,发现 B站 已经开启了秋季主题,并且在头图的这个交互上还内有乾坤。随着我们的鼠标变换位置,头图也跟随着我们的鼠标位置进行变换,配上秋季主题,显得特别治愈。(如下图)
作者:辉仔,Android开发工程师,目前主要涉及移动端APP的开发,Github地址:https://github.com/hundredays。 责编:陈秋歌,关注微信开发等领域,寻求报道或者投稿请发邮件至chenqg#csdn.net。 前言 我本来是安安静静地写着Android的,只想一心一意做我的本行,没想到某龙偏偏想搞事情——在2017年的1月9号推出了微信小程序,而且“小程序”这三个字又勾起了本人的兴趣,所以,只好暂时“移情别恋”了。 正文 本Demo完成共耗费近两周,也是在空余时间去写的
我们选取一种最基本的图像处理——高斯模糊来尝试实现。原理可参考高斯模糊和卷积滤波简介
像素风是一种以固定大小纯色像素方块作为基本单元,进行创作,包含但不限于绘画、建筑、游戏更各个领域的一种美术风格。 其中最让人耳熟能详的,当然是早期电子游戏的像素画面啦~
但是使用这种方法得出来的效果不理想(比如图片模糊后四周缩小),而且不能局部控制图片
导语 最近在做的小程序项目设计大量图片的展示,小程序已经提供了图片的懒加载功能,但是由于图片本身比较大加上要展示的图片比较多,如何以一个比较友好的方式展示未加载完成的过程就是一个必须解决的问题了。 思路 由于小程序没有提供 Image 这个 js 对象,所以在小程序中实现预加载不能直接像原生js 一样,直接使用 new Image()创建一个图片对象,只能在视图层创建图片,通过onLoad事件监听图片加载完成。 实现图片模糊加载的思路就是先加载一个目标图片的缩略图,缩略图的加载一般非常快可以忽略不
前些天,LongHe站长评论了我说,猫猫挡住我的备案号了,我看了一下我的电脑上其实显示正常,就回了一句正在搞(其实是之前研究过但是懒得搞搁置了QAQ),但是这两天搜索了一下,故意遮挡备案号会被吊销备案号,并且罚款,有点害怕赶紧添加了一个,但是感觉一个这个功能有点水,所以又分享了今天才加上的毛玻璃背景特效和右上角和风天气插件。
一、前言 IE特有的滤镜常常作为CSS3各种新特性的降级处理补充,而Adobe转向HTML5后与Chrome合作推出CSS3的Filter特性,因此当前仅Webkit内核的浏览器支持CSS3 Filter,而FF和IE10+则需要使用SVG滤镜(svg effects for html)或Canvas作为替代方案处理了,而IE5.5~9则使用IE滤镜、JS+DIV或VML处理!本篇为先占个坑,以后慢慢填^_^!!! CSS3 Filter
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。
用 WordPress 来做博客程序完全是因为一款主题呢! 就是,由 蜜汁路易 二次修改发布的 Siren 主题! 它的前身就是由 Fuzzz 制作的 Akina 主题。
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。
https://github.com/androidmumo/Bing-upyun
一,高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作,用于减少图像细节,平滑图像。简单来说,高斯模糊的处理过程,是让图像每个像素都取周边像素的平均值,是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊,就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值,每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊,每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ,对应不同的函数图像,如图3。另外正态分布函数中
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。)
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析(PCA)、以及其在图像上的应用,这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理(基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理(Matplotlib基本的图像操作和处理) 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理(Numpy基本操作和图像灰度变换) 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理(图像的缩放、均匀操作和直
本文首先介绍图像处理中最基本的概念:卷积;随后介绍高斯模糊的核心内容:高斯滤波器;接着,我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法,以及实现RenderScript版本。
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。
来自:阮一峰的网络日志 链接:www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 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
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。
"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。
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。
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:
http://www.jianshu.com/u/cfec7d70bbec
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,
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。
路径(B),油漆桶填充(shift+B),混合填充(L),移动(M),滤镜–>高斯模糊
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。
前面一篇文章 [webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊](https://mp.weixin.qq.com/s/LZ_M51nDHfAPlcmwWglp_A), 我们知道了 高斯模糊的本质原理,就是对每个像素,按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均,是一种卷积操作。
前面一篇文章 <webgl智慧楼宇发光效果算法系列之高斯模糊>, 我们知道了 高斯模糊的本质原理,就是对每个像素,按照正态分布的权重去获取周边像素的值进行平均,是一种卷积操作。
作者:毛星云,腾讯 IEG 游戏开发工程师 后处理(Post-Processing),在图形学和游戏开发等领域是提升最终画面呈现品质的重要渲染技术。后处理渲染技术的好坏,往往决定了游戏画面是否能够达到令人惊艳的级别。 图像模糊算法在后处理渲染领域中占据着重要的地位。很多产品级后处理的实现,都会直接或间接依赖于图像模糊算法中的一种或多种。无论是基于高斯模糊(Gaussian Blur)或其改进算法的Bloom特效,还是基于径向模糊(Radial Blur)的Sun Shaft(God Ray),
相信学习过Ps的人都知道渐变工具。渐变的形式给人很强的节奏感和审美情趣,因此渐变的形式在日常生活中随处可见,是一种很普遍的常见的视觉形象。包括现在流行的风景插画的配色都是使用了渐变色的。而Ps的渐变工具都是有规律性的渐变,因此在我们需要做出无规律渐变时就无能为力了,那么接下来就为大家介绍如何制作自然的无规律渐变效果。
与一维信号一样,图像也可以用各种低通滤波器(LPF)、高通滤波器(HPF)等进行过滤。LPF有助于去除噪音、模糊图像等。HPF滤波器有助于寻找图像的边缘。
由于很多小伙伴反应抛开原理或理论讲解使用用法对于初学者来说会很舒服,从本节开始将会以比较简单的方式进行讲解相关API的应用。
与一维信号一样,还可以使用各种低通滤波器(LPF),高通滤波器(HPF)等对图像进行滤波。LPF有助于消除噪声,使图像模糊等。HPF滤波器有助于在图像中找到边缘。
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。
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
图像边缘检测是计算机视觉和图像处理中的重要任务,它用于检测图像中物体和区域之间的边缘和轮廓。在Python中,有多种方法可以进行图像边缘检测,本文将介绍一种常用的方法:Canny边缘检测算法。
图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.
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:
SIFT成名已久,但理解起来还是很难的,一在原作者Lowe的论文对细节提到的非常少,二在虽然网上有许多相应博文,但这些博文云里雾里,非常头疼,在查看了许多资料了,下面贴出我自己的一些理解,希望有所帮助。
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:
均值滤波是低通滤波,线性滤波器,其输出为邻域模板内像素的平均值,用于图像的模糊和降噪。
假如这张表格上的数值是像素的值,那么可以看到,中心点像素的值是2,而周边的像素值是1(当然,这些值是笔者自定义的,你也可以自定义其他值),接下来要对中心点的像素做模糊处理,使用均值模糊,将所有像素加起来,再除上总的个数,最终得到的结果是
通过上面两张图可以看出来,我们既可以用网络图片来实现高斯模糊,又可以用本地图片来实现。
ROI(Region Of Interest),感兴趣区域,从被处理的图像以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域,称为感兴趣区域,经常用来连接图像。
SIFT,一种检测局部特征算法,该算法通过求一幅图中的特征点(及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配,SIFT特征具有尺度不变性,即使改变旋转角度,图像亮度或拍摄视角,仍然能够得到好的检测效果。
链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/106587858
关于滤波和模糊,很多人分不清,我来给大家理理(虽说如此,我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,):
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