传送门

github地址:http://developer.android.com/guide/topics/renderscript/compute.html

https://github.com/kikoso/android-stackblur

csdn參考知识:http://blog.csdn.net/huli870715/article/details/39378349

感谢大神们的无私奉献,让我从小彩笔慢慢成长成大彩笔的梦想更近一步。

什么是高斯模糊(依据百科描写叙述)

高斯模糊能够把某一点周围的像素色值按高斯曲线统计起来,採用数学上加权平均的计算方法得到这条曲线的色值,最后能够留下人物的轮廓,即曲线。
全部的颜色只是都是数字,各种模糊只是都是算法。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。

高斯函数、正太分布、权重矩阵……有兴趣的人能够了解一下。我们主要还是调用【stackblur】开源项目中名为fastBlur的方法在java层直接进行高斯模糊处理。

依据网上的一些參考资料,以及自己项目实际的要求。一開始直接调用下述方法等到以及模糊后的效果图

 private Bitmap blurImageAmeliorate(Bitmap sentBitmap,int radius, boolean canReuseInBitmap)
{
Bitmap bitmap; if (canReuseInBitmap) {
bitmap = sentBitmap;
} else {
bitmap = sentBitmap.copy(sentBitmap.getConfig(), true);
} if (radius < 1) {
return (null);
} int w = bitmap.getWidth();
int h = bitmap.getHeight(); int[] pix = new int[w * h];
bitmap.getPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h); int wm = w - 1;
int hm = h - 1;
int wh = w * h;
int div = radius + radius + 1; int r[] = new int[wh];
int g[] = new int[wh];
int b[] = new int[wh];
int rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw;
int vmin[] = new int[Math.max(w, h)]; int divsum = (div + 1) >> 1;
divsum *= divsum;
int dv[] = new int[256 * divsum];
for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {
dv[i] = (i / divsum);
} yw = yi = 0; int[][] stack = new int[div][3];
int stackpointer;
int stackstart;
int[] sir;
int rbs;
int r1 = radius + 1;
int routsum, goutsum, boutsum;
int rinsum, ginsum, binsum; for (y = 0; y < h; y++) {
rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
for (i = -radius; i <= radius; i++) {
p = pix[yi + Math.min(wm, Math.max(i, 0))];
sir = stack[i + radius];
sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
sir[2] = (p & 0x0000ff);
rbs = r1 - Math.abs(i);
rsum += sir[0] * rbs;
gsum += sir[1] * rbs;
bsum += sir[2] * rbs;
if (i > 0) {
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
} else {
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
}
}
stackpointer = radius; for (x = 0; x < w; x++) { r[yi] = dv[rsum];
g[yi] = dv[gsum];
b[yi] = dv[bsum]; rsum -= routsum;
gsum -= goutsum;
bsum -= boutsum; stackstart = stackpointer - radius + div;
sir = stack[stackstart % div]; routsum -= sir[0];
goutsum -= sir[1];
boutsum -= sir[2]; if (y == 0) {
vmin[x] = Math.min(x + radius + 1, wm);
}
p = pix[yw + vmin[x]]; sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
sir[2] = (p & 0x0000ff); rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2]; rsum += rinsum;
gsum += ginsum;
bsum += binsum; stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
sir = stack[(stackpointer) % div]; routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2]; rinsum -= sir[0];
ginsum -= sir[1];
binsum -= sir[2]; yi++;
}
yw += w;
}
for (x = 0; x < w; x++) {
rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
yp = -radius * w;
for (i = -radius; i <= radius; i++) {
yi = Math.max(0, yp) + x; sir = stack[i + radius]; sir[0] = r[yi];
sir[1] = g[yi];
sir[2] = b[yi]; rbs = r1 - Math.abs(i); rsum += r[yi] * rbs;
gsum += g[yi] * rbs;
bsum += b[yi] * rbs; if (i > 0) {
rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2];
} else {
routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2];
} if (i < hm) {
yp += w;
}
}
yi = x;
stackpointer = radius;
for (y = 0; y < h; y++) {
// Preserve alpha channel: ( 0xff000000 & pix[yi] )
pix[yi] = (0xff000000 & pix[yi]) | (dv[rsum] << 16) | (dv[gsum] << 8) | dv[bsum]; rsum -= routsum;
gsum -= goutsum;
bsum -= boutsum; stackstart = stackpointer - radius + div;
sir = stack[stackstart % div]; routsum -= sir[0];
goutsum -= sir[1];
boutsum -= sir[2]; if (x == 0) {
vmin[y] = Math.min(y + r1, hm) * w;
}
p = x + vmin[y]; sir[0] = r[p];
sir[1] = g[p];
sir[2] = b[p]; rinsum += sir[0];
ginsum += sir[1];
binsum += sir[2]; rsum += rinsum;
gsum += ginsum;
bsum += binsum; stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
sir = stack[stackpointer]; routsum += sir[0];
goutsum += sir[1];
boutsum += sir[2]; rinsum -= sir[0];
ginsum -= sir[1];
binsum -= sir[2]; yi += w;
}
} bitmap.setPixels(pix, 0, w, 0, 0, w, h); return (bitmap);
}

结果没有问题,效果图就想网上描写叙述的一样。

但有一个问题就是直接使用原图进行高斯模糊处理的时间有点长。大概200毫秒左右,有明显的停顿感,即使用Handler异步处理,但图片展示的延后,用户体验明显下降。

stackOverflow对于程序猿来说永远是最大的宝藏。

http://stackoverflow.com/questions/2067955/fast-bitmap-blur-for-android-sdk这篇提问帖最终提供了新的解决思路:

This is a shot in the dark, but you might try shrinking the image and then enlarging it again. This can be done with Bitmap.createScaledBitmap(Bitmap src, int dstWidth, int dstHeight, boolean filter). Make sure and set the filter parameter to true. It’ll run in native code so it might be faster.

它所表述的原理为先通过缩小图片,使其丢失一些像素点,接着进行模糊化处理,然后再放大到原来尺寸。

因为图片缩小后再进行模糊处理,须要处理的像素点和半径都变小。从而使得模糊处理速度加快。

于是在高斯模糊算法之外我们套接一层,进行位图的缩小。

private void blur(Bitmap bkg, View view) {
float radius = 2;
float scaleFactor = 8;
Bitmap overlay = Bitmap.createBitmap((int)(view.getMeasuredWidth()/scaleFactor), (int)(view.getMeasuredHeight()/scaleFactor), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(overlay);
canvas.translate(-view.getLeft()/scaleFactor, -view.getTop()/scaleFactor);
canvas.scale(1 / scaleFactor, 1 / scaleFactor);
Paint paint = new Paint();
paint.setFlags(Paint.FILTER_BITMAP_FLAG);
canvas.drawBitmap(bkg, 0, 0, paint);
view.setBackground(new BitmapDrawable(getResources(), blurImageAmeliorate(overlay, (int)radius, true)));
}

Bitmap不懂,不经常使用有没有。。。

Canvas不懂,不经常使用有没有。。。

Paint不懂,不经常使用有没有。

。。

然后直接拿来调用最终的效果不错



那么问题来了,为什么背景图没有填充整个RelativeLayout呢。我们通过RelativeLayout.setBackground来设置背景。

各种測试后问题原因在于Canvas缩小的处理,对于Canvas实在不在行,知道问题所在,也解释不了。

如今回到正题。我们要做得是在高斯模糊处理之前得到一个缩小的位图,在此再感谢一下李刚老师的【疯狂Android讲义】。平时还是能够翻一翻,加深一些相关的知识。

通过调用Bitmap.createScaledBitmap方法,我们能够等到一个缩小后的位图。并且能顺利填充到组件背景,在效率上对照第一种快上不少,问题就如此处理了。。

除了Canvas的问题!

要用到高斯模糊上网查了非常久。其他的处理方式我这也从别人那copy一下,以备以后实用。(下面内容,我仅仅是用过一下下。出现的bug临时没有处理)

RenderScript

RenderScript是API11之后才引入的,所以对版本号有限制,并且RenderScript确实挺复杂的,尽管使用他的Blur功能非常easy,可是要真正搞懂,不是一天两天的事。学习文档:http://developer.android.com/guide/topics/renderscript/compute.html

private void blur(Bitmap bkg, View view) {
long startMs = System.currentTimeMillis();
float radius = 20; Bitmap overlay = Bitmap.createBitmap((int)(view.getMeasuredWidth()), (int)(view.getMeasuredHeight()), Bitmap.Config.ARGB_8888);
Canvas canvas = new Canvas(overlay);
canvas.translate(-view.getLeft(), -view.getTop());
canvas.drawBitmap(bkg, 0, 0, null); RenderScript rs = RenderScript.create(SecondActivity.this); Allocation overlayAlloc = Allocation.createFromBitmap(rs, overlay);
ScriptIntrinsicBlur blur = ScriptIntrinsicBlur.create(rs, overlayAlloc.getElement());
blur.setInput(overlayAlloc);
blur.setRadius(radius);
blur.forEach(overlayAlloc);
overlayAlloc.copyTo(overlay);
view.setBackground(new BitmapDrawable(getResources(), overlay));
rs.destroy(); statusText.setText("cost " + (System.currentTimeMillis() - startMs) + "ms");
}

布局代码就不具体的copy过来了。实现这种方法一个要求最低的sdk版本号是11,对于硬件要求是17。也就是说假设手机Android版本号是4.2下面的话。应该是用不了的。我測试机还是小米1,让我呵呵一笑。

以上差点儿相同是自己这次接触高斯模糊所见所学,有不足之处,请大家谅解。

Android高斯模糊的更多相关文章

  1. 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 ...

  2. Android高斯模糊实现方案

    1.使用Glide Glide.with(this) .load(service.getImageUri()) .dontAnimate() .error(R.drawable.error_img) ...

  3. Android高斯模糊技术,实现毛玻璃效果(转)

    本博客转自郭霖公众号:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA5MzI3NjE2MA==&mid=2650235930&idx=1&sn=e328 ...

  4. Android开发学习之路-动态高斯模糊怎么做

    什么是高斯模糊? 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噪 ...

  5. Android 图片滤镜工具——高斯模糊

    ===================高斯模糊========================= 创建一个 ImageFilter 类(滤镜工具),代码如下: import android.graph ...

  6. Android图像处理 - 高斯模糊的原理及实现

    欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 由 天天P图攻城狮 发布在云+社区 作者简介:damonxia(夏正冬),天天P图Android工程师 前言 高斯模糊是图像处理中几乎每个程序员 ...

  7. Android 图片高级绘图效果---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.高斯模糊能够将图片制作成类似磨砂的图片效果,一般这些图片都用来作为背景. 目前使用到的是RenderScrip ...

  8. 封装个 Android 的高斯模糊组件

    本篇文章已授权微信公众号 hongyangAndroid (鸿洋)独家发布 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. 为什么要 ...

  9. [Android]-图片JNI(C++\Java)高斯模糊的实现与比較

    版权声明:本文作者:Qiujuer https://github.com/qiujuer; 转载请注明出处,盗版必究! !! https://blog.csdn.net/qiujuer/article ...

随机推荐

  1. PHP系列笔记——Zend_Controller工作流程

    Zend_Controller_Front接收请求,然后调用Zend_Controller_Router_Rewrite来决定哪个控制器被派遣.为了在请求中设置控制器和动作名称,Zend_Contro ...

  2. spring util命名空间

    在spring的配置文件中util命名空间类似于java.util包类对应,util命名空间提供了集合相关的配置,在使用命名空间前要导入util命名空间,如下: util命名空间引入 <bean ...

  3. QML开源游戏

    http://google.github.io/VoltAir/doc/main/html/index.htmlhttp://blog.qt.io/blog/2010/02/26/qt-box2d-i ...

  4. Android SharedPreference最佳实践

    Android提供多种方式保存应用数据,其中一种方式是SharedPreferences,使用键值对保存私有基本的数据.所有的逻辑仅基于以下三个类: SharedPreferences SharedP ...

  5. Android-自己定义显示价格的PriceView

    转载请标明出处:http://blog.csdn.net/goldenfish1919/article/details/44418883 先看一下我们要做的效果: 价格分成了3部分.前面是一个¥,中间 ...

  6. j2se总结

    j2se总结 经过一周多的时间完成了j2se基础的学习,个人感觉最大的收获不是对j2se的语法了解了多少,而是对面向对象的认识再一次加深了.面向对象,让类和对象成为一切. 下边是对j2se的一部分的总 ...

  7. JavaScript基础(语法类型转换、运算符、语句)

    1.类型转换: 分为自动转换和强制转换,一般用强制转换. 其他类型转换为整数:parseint(): 其他类型转换为小数:parsefloat(): 判断是否是一个合法的数字类型:isNaN(): 是 ...

  8. Android数据的四种存储方式SharedPreferences、SQLite、Content Provider和File (四) —— ContentProvider

    ContentProvider是安卓平台中,在不同应用程序之间实现数据共享的一种机制.一个应用程序如果需要让别的程序可以操作自己的数据,即可采用这种机制.并且此种方式忽略了底层的数据存储实现,Cont ...

  9. Windows下的PHP开发环境搭建——PHP线程安全与非线程安全、Apache版本选择,及详解五种运行模式。

    今天为在Windows下建立PHP开发环境,在考虑下载何种PHP版本时,遭遇一些让我困惑的情况,为了解决这些困惑,不出意料地牵扯出更多让我困惑的问题. 为了将这些困惑一网打尽,我花了一下午加一晚上的时 ...

  10. python 冒泡和快排,不多说【无聊】

    #-*-coding:utf8-*- import random a=[] b=[] def init_array(): for i in range(10000): v = random.randi ...