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。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。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"。在图形上，就相当于产生"
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2023-11-11 23:22:43
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小编今天又给学习EDIUS视频编辑软件的小伙伴带来福利啦，快点猜猜是什么？嘿嘿，相信常来光顾我文章的同学肯定能猜到，那就是我又为你们带来了EDIUS教程文章了。有木有很开心呢？反正小编我每天只要能帮助到你们就很开心。 现在我们就来习一下EDIUS视频滤镜之模糊特效吧！ 首先我们在时间轴上放入一张图片素材，然后打开特效面板中的视频滤镜。我们右面的窗口中就会出现很多滤镜特效。详细见下图
一、掩码操作 矩阵的掩码操作很简单。其思想是：根据掩码矩阵（也称作核）重新计算图像中每个像素的值。掩码矩阵中的值表示近邻像素值（包括该像素自身的值）对新像素值有多大影响。从数学观点看，我们用自己设置的权值，对像素邻域内的值做了个加权平均。二、操作实践2.1 基于像素邻域的掩码操作/*!
* \brief myMaskFu
一、高斯模糊是什么 模糊算法，不论是使用哪种算法，目的都是为了让图片看起来不如原来那么清晰。 清晰的图片，像素间的过渡会较为干脆利落，简而言之，就是像素之间的差距比较大。 而模糊的本质，其实就是使用某种算法把图像像素和像素之间的差距缩小，让中间点和周围点变得差不多；即，让中间点取一个范围内的平均值。 模糊到了极致，比如用于计算模糊的取值区域为整张图片，就会得到一张全图所有像素颜色都差不多的图片：
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2023-09-25 20:41:08
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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。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。一、高斯模糊的原理
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2024-01-08 23:08:25
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1.高斯模糊高斯模糊是后面很多屏幕特效的基础部分，其原理也很容易。在学习之前，必须要学会卷积的操作，如图所示， 卷积操作指的是使用一个卷积核（左图的3x3矩阵）对待处理图像的每一个像素进行卷积操作，具体的做法是把3x3矩阵的中心点放到待卷积的像素上，然后对卷积核覆盖到的像素的值乘以卷积核的值，然后求和，就是该像素的最终结果。例如，我们使用卷积核为3x3的矩阵，矩阵每一个值都是1/9，然后
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2024-04-19 06:24:43
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前两年我发过一文：Win32下的C++高斯模糊算法实例，里面给出了一个高斯模糊的实现，并写了粗略的简介。 不过当时内容讲得非常简单，而且附带的例子算法是有缺陷的：一是对图片的边角采用“跳过”的方式处理，导致模糊后的图片有黑边；二是算法本身采用的是二维矩阵，效率上不如一维高斯模糊好。一、高斯模糊是什么 模糊算法，不论是使用哪种算法，目的都是为了让图片看起来不如原来那么清晰。 清晰的图片，像素间的
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2024-01-16 16:02:23
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1.高斯模糊 常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。 现在我们来介绍一下高斯模糊 首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。 平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊不是很平滑。 不平滑主要在于距离中心点很远的点与距离中心点很近的所带的权重值相同，产生的模糊效果一样。 而想要做到
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2023-12-18 16:54:52
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## 实现高斯模糊的Python指南
高斯模糊是一种常用的图像处理技术，常用于去噪和减少图像细节。在这篇文章中，我们将逐步引导你在Python中实现高斯模糊。我们将先介绍整体流程，然后详细讲解每一步的代码实现。
### 流程概述
下面是整个实现高斯模糊的步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计时间 |
|------|--------
# 使用 Python 实现高斯模糊
在图像处理领域，高斯模糊是一种常见的模糊效果。在这篇文章中，我们将逐步使用 Python 实现高斯模糊。通过这一过程，您将学习到如何使用 Python 库来处理和模糊图像。
## 整体流程
首先，我们将用表格展示整个工作的流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-10-13 06:45:44
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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。本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。1. 高斯模糊的原理
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2023-10-12 13:26:07
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文章目录1 . 模糊2 . 均值模糊1 . 概念2 . 代码3 . 高斯模糊1 . 概念2 . 代码4 . 双边模糊1 . 概念2 . 代码5 . 参考博客 1 . 模糊其实,不管是均值滤波,还是高斯滤波,其核心计算是卷积操作。 相应位置元素相乘后,累加,再取平均;每一次卷积计算的表达式如下:g(i,j)=1k×l∑k,lf(i+k,j+l)h(k,l)其中,k,l表示卷积核的尺寸;h表示卷积核
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2023-11-24 12:38:29
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用Photoshop抠图时最常遇到一个问题：由于无法完全准确建立选择区，抠完后的图像会残留下背景中的杂色。我们常统一称此类现象为白边(如图一)。对于这类讨厌的白边，现在我们有没有什么简单快捷的方法来处理呢？ 图一抠出的图像周围有白边 在较低的版本中，我们可以使用“消除锯齿”命令和设置羽化半径的方法直接建立出带有渐隐边缘的选择区。但选择区一旦建立好，就不能直接更改了。想要更加细致的修改就必须借助通
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2024-01-10 14:29:18
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28 高斯模糊opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。 现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。 平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊不是
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2023-12-20 14:56:41
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基本概念(2w+1)×(2w+1)，高斯分布的标准差为 σ，则高斯核可以表示为矩阵的形式 由于高斯分布的概率密度函数的非零值区间主要集中在 (−3σ,3σ) 内，所以为了保证选取的高斯核的完整性，一般取 w≈3σ。 X，输出图片为 Y，第 i 行第 j 列的数据表示为 X(i,j)&nb
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2024-08-16 07:12:45
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1：高斯模糊算法（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，即根据距离当前像素点的距离确定取值的权值。如下图：距离当前像素点越近权值越高，反之越低。之所以这么做是因为高斯模糊出来的效果比较好。
（
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2024-05-27 17:05:45
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文章目录1.高斯模糊1.什么是高斯模糊2.opencv提供的API2.双边模糊1.什么是双边模糊2.opencv的API3.磨皮美颜效果的实现1.实现过程2.主要代码3.效果 1.高斯模糊1.什么是高斯模糊前面我们就知道了均值模糊和中值模糊，现在我们开始了解高斯模糊。首先高斯指的是高斯函数，这个我想大家应该都知道，是一种非常常见的概率分布函数。大概就长这样吧。通过均值模糊类比，我们可
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2024-06-05 12:41:42
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>>文章导航1 实验目的和要求2 实验环境与配置3.1 图像去噪3.1.1 几何均值滤波器(1)自己编程实现上述几何均值滤波器，并且与 算术均值滤波器的去噪效果进行对比(可调用：cv2.blur)，描述和分析两者的效果差异。实现代码:滤波效果:(2) 滤波器大小要尝试：3 ×3 、5 ×5 。滤波器大小为3 ×3 :滤波器大小为5 ×5 :3.1.2 混合滤波器 （均值+
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2024-07-31 14:47:28
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在Android开发中，裁剪区域外显示高斯模糊效果的问题时常出现，这种效果不仅可以用于丰富界面效果，也能提升用户体验。本文将详细记录解决这一问题的过程，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、部署方案及生态集成等多个方面。
### 环境配置
首先，确保开发环境的配置正确，以支持高斯模糊的实现。以下是需要的环境和依赖版本。
#### 环境依赖版本表格
| 组件 | 版本
2008 年在一个 PS 讨论群里，有网友不解 Photoshop 的高斯模糊中的半径是什么含义，因此当时我写了这篇文章： 对Photoshop高斯模糊滤镜的算法总结； 在那篇文章中，主要讲解了高斯模糊中的半径的含义，是二维正态分布的方差的平方根，并且给出了算法的理论描述。现在我又打算把该算法用 c++ 实现出来，于是有了下面的这个 DEMO。 起初我是按照算法理
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2023-09-08 23:41:23
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