均值模糊(Box Blur) 概述 因为公司手游项目需求.须要一个适合手机平台的模糊效果,同一时候须要开放一个參数便于调节模糊值.我首先想到的就是ps里面的均值模糊. 查资料能够知道均值模糊是一种高速的图像模糊技术,相比与传统的卷积模糊(如高斯模糊),均值模糊能够更加有效率的完毕对图像模糊.在unity官方自带imageeffect包也有一个blur的屏幕特效,用的就是均值模糊算法,仅仅只是他仅仅採样了离原像素上下左右模糊半径(Blur Spread)距离的四个像素进行平均处理.然后做迭代(It

一.简介   今天来学习一下后处理中比较常用的一种效果,屏幕模糊效果.模糊效果,在图像处理中经常用到,Photoshop中也有类似的滤镜.我们在游戏中也会经常用到.因为屏幕模糊效果是一些高级后处理效果的基础,比如景深等效果都需要用屏幕模糊效果来实现,所以我们首先看一下屏幕模糊效果,然后通过屏幕模糊,进一步学习景深效果与运动模糊效果的实现. 所谓模糊,也就是不清楚,清晰的图片,各个像素之间会有明显的过渡,而如果各个像素之间的差距不是很大,那么图像就会模糊了,极端一点的情况,当一张图片所有的像素之间

均值模糊,也使用卷积来实现,之不过卷积中每个值均相等,且相加等于1. 代码如下, 子类: using UnityEngine; public class MeanBlurRenderer : PostEffectRenderer { protected override string ShaderName { get { return "Custom/Mean Blur"; } } } MeanBlurRenderer shader Shader "Custom/Mean B

http://blog.csdn.net/puppet_master/article/details/52547442 与Amplify中的Simple Blur例子实现一样

图像模糊的本质, 从数字信号处理的角度看,图像模糊就要压制高频信号保留低频信号, 压制高频的信号的一个可选择的方法就是卷积滤波.选择一个低频滤波器,对图像上的 每个像素实现低频滤波,这样整体效果就是一张数字图像更加的模糊,显示更少的细节信息. 传统的卷积模糊计算量巨大,程序效率比较低,基于滑动窗口的Box Blur是一种快速模糊方法, 其结果近似于卷积模糊的结果.我没证明过! 一:Box Blur数学原理 根据输入的半径R,计算起始2*R +1个像素的平均值, 作为第一个输出像素的结果, 公式可

高斯分布: 高斯模糊的原理 一:图像产生高斯噪声循环代码实现(耗时) def clamp(pv): #使我们的随机值在0-255之间 : : return pv import cv2 as cv import numpy as np def gaussian_noise(image): #对图像加上高斯噪声 h,w,c = image.shape for row in range(h): #十分耗时 for col in range(w): s = np.random.normal(0,20,3

一.简介   上一篇文章学习了模糊的原理以及基本的模糊实现,对于清晰和模糊这个定义感觉还是比较说明问题,这里再贴出一下:“清晰的图片,各个像素之间会有明显的过渡,而如果各个像素之间的差距不是很大,那么图像就会模糊了”.鉴于这个定义,我们就可以通过代码来实现模糊的效果.上一篇Unity Shader-后处理:均值模糊中实现了一个基本的均值模糊,也就是将一个像素和其周围的像素取平均值从而进行模糊,并且通过迭代处理的方式,增强了模糊的效果.但是,均值模糊由于采样次数较少,每个像素以及其周围像素的权值是

http://gad.qq.com/article/detail/28346 描边效果是游戏里面非常常用的一种效果,一般是为了凸显游戏中的某个对象,会给对象增加一个描边效果.本篇文章和大家介绍下利用Shader实现描边效果,一起来看看吧. 最近又跑回去玩了玩<剑灵>,虽然出了三年了,感觉在现在的网游里面画面仍然算很好的了,剑灵里面走近或者选中NPC的一瞬间,NPC就会出现描边效果,不过这个描边效果是渐变的,会很快减弱最后消失(抓了好久才抓住一张图....) 还有就是最常见的LOL中的塔,我们把

建立一个基本的屏幕后处理脚本系统 屏幕后处理,顾名思义,通常指的是在渲染完整个场景得到屏幕图像后,再对这个图像进行一系列操作,实现各种屏幕特效.使用这种技术,可以为游戏画面添加更多艺术效果,例如景深.运动模糊等. 因此,想要实现屏幕后处理的基础在于得到渲染后的屏幕图像,即抓取屏幕,而Unity为我们提供了这样一个方便的接口OnRenderImage函数.它的函数声明如下: MonoBehaviour.OnRenderImage(RenderTexture src,RenderTexture de

工程及源代码:快速模糊.rar                            图像模糊算法有很多种,我们最常见的就是均值模糊,即取一定半径内的像素值之平均值作为当前点的新的像素值,在一般的工业应用中常取3*3的模板,这种小模板为了提高速度,可以直接把两层小的循环展开为表达式.但是在图像的艺术处理上,常用到比较大的半径,这时一来展开计算不现实,而来用两层循环会大大降低速度,三则半径越大,计算速度也就越慢,因此,必须寻找到一种快速实现这种效果的算法,在均值模糊这种比较特殊的情况下,用懒惰算法

  这是一个外国人的算法,本人是搬运工.参考:http://blog.ivank.net/fastest-gaussian-blur.html   1:高斯模糊算法(参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html) 所谓的模糊算法就是当前像素点和周围像素点进行加权均值之后的结果替换当前像素值.因此均值模糊是最简单的,只要将周围的像素点相加取平均值即可.     而高斯模糊则是将周围的像素点的权值按照高斯分布进行取值,即根据

1.ROI 操作 src = cv.imread('./1.jpg') cv.imshow('src',src) dst = src[40:240,100:300] gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY) im = cv.cvtColor(gray,cv.COLOR_GRAY2BGR) cv.imshow('dst',im) src[40:240,100:300] = im cv.imshow('roi',src) cv.waitKey(0) 结果:

过滤是信号和图像处理中基本的任务.其目的是根据应用环境的不同,选择性的提取图像中某些认为是重要的信息.过滤可以移除图像中的噪音.提取感兴趣的可视特征.允许图像重采样等等.频域分析将图像分成从低频到高频的不同部分.低频对应图像强度变化小的区域,而高频是图像强度变化非常大的区域.在频率分析领域的框架中,滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞(或降低)其他频率波段的操作.低通滤波器是消除图像中高频部分,但保留低频部分.高通滤波器消除低频部分.参考博客:https://blog.csdn.net

@不要在奋斗的年纪 选择安逸 均值模糊 中值模糊 自定义模糊 意义与应用场景 模糊的基本原理: 1.基于离散卷积 2.定义好每个卷积核 3.不同卷积核得到不同的卷积效果 4.模糊是卷积的一种表象 #均值模糊 (2,8)高模糊2 宽模糊8 def blur_demo(image): dst = cv.blur(image,(2,8)) cv.imshow('blur_demo',dst) #中值模糊 适合椒盐噪声去噪 def median_blur_demo(image): dst = cv.me

调用两个API,一个是均值模糊,一个是高斯模糊.如下所示: #include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> using namespace std; using namespace cv; int main(int argc, char **argv) { Mat src = imread("D:/meinv.jpg"); cvNamedWindow("src_image", CV_WINDOW

一.图片读取和显示 import cv2 as cv # 图片读取cv.imread(img_path) car_img = cv.imread("car1.png") # 图片显示cv.imshow(window_name,img_mat) cv.imshow('car1', car_img) cv.waitKey(0) # 图片写入cv.imwrite(save_path,img_mat) cv.imwrite('car1_bk.jpg',car_img) 二.色彩空间转换 __a

均值模糊 中值模糊 自定义模糊 模糊操作的基本原理 基于离散卷积 定义好每个卷积核 不同卷积核得到不同的卷积效果 模糊是卷积的一种表象 blur cv2.blur(image, (1, 3)) 第二个参数是卷积核的大小 cv2.medianBlur(image, 5):中值模糊 中值模糊对椒盐噪声有很好的去燥效果 自定义: 高斯模糊 高斯模糊GaussianBlur函数原型: GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

目录: (一)模糊或平滑与滤波的介绍 (二)均值模糊 (1) 原理 (2)代码实现-----均值模糊函数blur() (三)中值模糊------mediaBlur函数 (四)高斯模糊------GaussianBlur函数 (五)方框滤波------boxFliter函数 (六)双边滤波------bilateralFilter()函数 (七)自定义模糊filter2D (1)介绍 (2)实现中值模糊 (3)实现锐化处理 (八)边缘保留滤波------EPF (1)高斯双边 (2)均值迁移 正文

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优