原文:图像滤镜艺术---ZPhotoEngine超级算法库 一直以来,都有个想法,想要做一个属于自己的图像算法库,这个想法,在经过了几个月的努力之后,终于诞生了,这就是ZPhotoEngine算法库. 这个算法库目前包含两个模块:基础图像算法模块+滤镜模块,使用C语言实现,现在免费分享给大家,可以适用于PC/Android/Ios三大平台. 1,基础图像算法模块 这个模块,本人以Photoshop基础算法为原形,模拟出了PS大部分的基础算法. 为什么选择Photoshop算法?这个也是我的算法库

摘要:本文讲解常见的图像特效处理,从而让读者实现各种各样的图像特殊效果,并通过Python和OpenCV实现. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十四.图像特效处理之毛玻璃.浮雕和油漆特效>,作者:eastmount. 一.图像毛玻璃特效 图像毛玻璃特效如图所示,左边为原始图像,右边为毛玻璃特效图像.它是用图像邻域内随机一个像素点的颜色来替代当前像素点颜色的过程,从而为图像增加一个毛玻璃模糊的特效. PS:该图片为作者去喀纳斯拍摄,真心美! Python实现代码主要是通过双层循

在边缘检测算法中Canny颇为经典,我们就来做一下测试,并且顺便实现图像的尺寸放缩. 实现功能: 直接执行程序得到结果如下:将载入图像显示在窗口in内,同时进行图像两次缩小一半操作将结果显示到i1,i2窗口内,Canny边缘提取结果显示在i3. 函数精析: void cvPyrDown(const CvArr* src, CvArr* dst, int filter=CV_GAUSSIAN_5x5 ) 使用Gaussian金字塔分解输入图像向下采样 dst:输出指定尺寸图像,跟原图像同类型 首先

今天介绍一种基于图像分割和color map 随机采样生成一种抽象画风的图像特效,简单来说,就是先生成一张 color map 图,颜色是渐变的,然后针对要处理的图像,进行分割,这里用的是 SLIC 分割算法,然后从 color map 中随机采样,将采样得到的像素值赋予分割后的图像区域. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 20 08:31:04 2017 @author: shiyi ""&qu

最近一段时间学习并做的都是对图像进行处理,其实自己也是新手,各种尝试,所以我这个门外汉想总结一下自己学习的东西,图像处理的流程.但是动起笔来想总结,一下却不知道自己要写什么,那就把自己做过的相似图片搜索的流程整理一下,想到什么说什么吧. 首先在进行图片灰度化处理之前,我觉得有必要了解一下为什么要进行灰度化处理. 图像灰度化的目的是什么? 将彩色图像转化为灰度图像的过程是图像的灰度化处理.彩色图像中的每个像素的颜色由R,G,B三个分量决定,而每个分量中可取值0-255,这样一个像素点可以有1600

SharpImage是用于.NET(C#.VB)的专业图像特效以及图像合成类库.借助它,您可以快速实现Photoshop滤镜效果以及图层合成. 1.内置50+种图像特效滤镜.(如亮度.对比度.负片.图像阴影.高斯模糊.透视图.宝利来.胶片.缩放.倾斜.调整大小.反射.浮雕等50余种).在.NET Framework2.0或者以上的任意版本均可完美工作. 2.创建合成图像.比如为图片添加水印,添加文字,添加艺术字.各类图形(比如线段.曲线.箭头.矩形.圆角矩形.三角形.多边形.星形等).图片和图片

前段日子有朋友咨询了下分析图像主颜色的算法,我对这一块也没有什么深入的研究,参考了一些小代码,然后自己写了一个很简单的小工具,现共享给大家. 界面截图如下: 算法的原理很简单,就是统计出图像中各种颜色的分布情况,然后取前N个颜色作为主成分. 当然,实际上如果直接对图像的各通道256个色阶进行统计,得到的结果可能是没有意义的,所以一般都需要先把256个色阶线性的隐射到更少的色阶范围. 主要的代码如下: static unsafe class Statistics {  //'***********

效果图: 1.边缘发光 思路:用视方向和法线方向点乘,模型越边缘的地方,它的法线和视方向越接近90度.点乘越接近0 那么用 1-减去上面点乘的结果,来作为颜色分量,来反映边缘颜色强弱. Shader "Custom/OutLine1" { Properties { _MainTex("main tex",2D) = "black"{} _RimColor(,,,)//边缘颜色 _RimPower (,)) = //边缘强度 } SubShader

以前在线性代数中学习了矩阵,对矩阵的基本运算有一些了解,现在在Android中有一个Matrix类,它的中文意思就是矩阵.Matrix主要是用于图像的缩放.平移.旋转.扭曲等操作.图像处理,主要用到的是乘法. 下面是一个乘法的公式: 在Android里面,Matrix由9个float值构成,是一个3*3的矩阵.如下图 其含义如下: sinX和cosX,表示旋转角度的cos值和sin值(旋转角度是按顺时针方向计算的).translateX和translateY表示x和y的平移量.scale是缩放的

插件链接: http://pan.baidu.com/s/1dFwkaTr 密码: nw2c 导入Unity里面可能会报错,不过没关系,直接注释掉就可以了,我用的是Unity5.1的版本 可以看到如下文件夹,HighlighingSystemDemo是一些实例,可以看一下,然后Plugins里面就是插件的相关代码 了 Resouces里面是一些Shader,Scripts里面有两个脚本,一个HighlightingEffect需要挂载在摄像机上面,用来渲染, 一个 HighlightableOb

在Unity 2018.2 版本正式启用了高清渲染管线,shader可视化编程. 现在我们就尝尝鲜,来实现了个物体边缘发光的shader效果. 准备 点击Windos->Package Manger 打开包管理器: 依次安装如下渲染器: 场景布置 创建场景设置 创建一个圆柱体和材质球,并将材质球给与圆柱体 创建一个Shader Graph(PBR) 打开shader 利用可视化蓝图 编写发光Shader 为材质球选择我们创建的shader 我们可以通过color调节发光颜色 通过power 调节

随着HDTV的普及,以LCD-TV为主的高清数字电视逐渐进入蓬勃发展时期.与传统CRT电视不同的是,这些高清数字电视需要较复杂的视频处理电路来驱动,比如:模数转换(A/D Converter).去隔行(De-interlacer).视频缩放(Scaler)和视频图像增强(Video Enhancement)等等.由于HDTV的带宽较高,720p信号(1280×720@60Hz)的像素速率达到74MHz,因此针对HDTV的视频处理算法需要更高性能的器件.采用大规模高工艺的ASIC芯片是目前这个问题

今天介绍一种基于高斯滤波和邻域随机采样,生成一种毛玻璃的图像特效,简单来说,就是先对图像做高斯滤波模糊,然后对模糊后的图像,通过对邻域的随机采样来赋予当前的像素点,这样,生成的图像有有一定的随机扰动和模糊,看起来就像隔着一层毛玻璃在观察图像一样. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 20 11:03:53 2017 @author: shiyi """ import matplotlib.

opencv对图像进行边缘及角点检測 先看结果: 代码: // ConsoleApplication1_812.cpp : Defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" #include "opencv2/opencv.hpp" class Imagedetector{ public: Imagedetector():threshold(-1) ,cross(5

压缩图像超分辨率重建算法学习 超分辨率重建是由一幅或多幅的低分辨率图像重构高分辨率图像,如由4幅1m分辨率的遥感图像重构分辨率0.25m分辨率图像.在军用/民用上都有非常大应用. 眼下的超分辨率重建方法主要分为3类:基于插值.基于学习.基于重建的方法.现在已经研究得比較多.可是大多数算法都是对普通图像进行研究,针对压缩图像/视频超分辨率重建的研究比較少.近期查阅部分文献.进行了学习.在此做些总结. 相关的文献: 1.Super-resolution from compressed video 2

这个特效的实现,可以先利用前面提到的渐变特效,做一个图像的渐变, 然后将原图与渐变图对称放置,将背景设置成黑色. clc; clear all; close all; Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image)/255; size_info=size(Image);   height=size_info(1);   width=size_info(2);   Map=zeros(height, width); for row_i=1:height    

这个特效利用图层的混合原理,先设置一个遮罩层,然后用遮罩层与原图进行相乘,遮罩层不同,图像最后呈现的渐变效果也不一样. clc;clear all;close all;addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm');Image=imread('4.jpg');Image=double(Image)/255;size_info=size(Image);  height=size_info(1);  width=size

这个只要设置好条纹的宽度和条纹的间隔,建立一个遮罩层,等间隔的对原图进行等间距的遮罩. clc; clear all; Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image)/255; size_info=size(Image);   height=size_info(1);   width=size_info(2);   Map=zeros(height, width); for row_i=1:height     Map(row_i, :)=1-row_i/h

偶尔看到这样的一个算法,觉得还是蛮有意思的,花了将近10天多的时间研究了下相关代码. 以下为百度的结果:MLAA全称Morphological Antialiasing,意为形态抗锯齿是AMD推出的完全基于CPU处理的抗锯齿解决方案.对于游戏厂商使用的MSAA抗锯齿技术不同,Intel最新推出的MLAA将跨越边缘像素的前景和背景色进行混合,用第2种颜色来填充该像素,从而更有效地改进图像边缘的变现效果,这就是MLAA技术. 其实就是这个是由Intel的工程师先于2009年提出的技术,但是由AMD将

一.图像挤压特效 1.原理 图像压效果本质的图像坐标的非线性变换,将图像向内挤压,挤压的过程产生压缩变形,从而形成的效果. 挤压效果的实现是通过极坐标的形式,设图像中心为O(x,y),某点距离中心O的距离为半径R,非线性方式改变半径R但不改变点的方向,就构成了图像挤压.也可以自定义加压中心点,计算半径方式相同. 图像像素变换倍率使用 y=sqrt(x). 图像上点P与图像中心O的距离为R,图像挤压就是P点坐标映射到OP直线上的点R2位置,其中| OR2 |=sqrt(OP)*ratio. 2.实

这是个简单的算法,是全局二值算法的一种,算法执行速度快. 算法过程简单描述如下: 对于每一个像素,做如下处理 1.计算当前像素水平和垂直方向的梯度. (two gradients are calculated  |I(x + 1, y) - I(x - 1, y)| and |I(x, y + 1) - I(x, y - 1)|);       2.取两个梯度的最大值作为权重.(weight is calculated as maximum of two gradients); 3.更新权重的和