Гауссова размытость и ядра свертки
Я не понимаю то, что ядро свертки и как я применил бы матрицу свертки к пикселям в изображении (я говорю о выполнении Гауссовой операции Размытости на изображении).
Также я мог надеть объяснение, как создать ядро для Гауссовой операции Размытости?
Я читаю эту статью, но я, может казаться, не понимаю, как сделаны вещи...
Благодаря любому, кто занимает время, чтобы объяснить это мне :),
ExtremeCoder
2 ответа
Основная идея заключается в том, что новые пиксели изображения создаются средневзвешенным значением пикселей, расположенных рядом с ним (представьте, что вы рисуете круг вокруг пикселя).
Для каждого пикселя в изображении вы собираетесь создать маленький квадрат вокруг пикселя. Допустим, вы берете 8 соседних пикселей (включая диагонали, хотя они здесь не имеют значения), и мы проводим средневзвешенное значение, чтобы получить средний пиксель.
В случае с гауссовым размытием это сводится к двум одномерным операциям. Для каждого пикселя возьмите некоторое количество пикселей рядом с пикселем только в направлении строки. Умножьте значения пикселей на время весов, вычисленных из гауссова распределения (или, если вы делаете это для визуального эффекта, а не по научным причинам, веса могут быть любыми, которые выглядят хорошо) и суммируйте их. Другой способ посмотреть на это - пиксели составляют вектор, веса составляют вектор, и вы берете точечное произведение. Повторите этот процесс в направлении столбцов как отдельный проход.
Ядро свертки - это матрица значений, которые определяют, какой вклад вносят окрестности пикселя в состояние этого пикселя в конечном изображении. Подробное описание основ здесь. Гауссово размытие - это функция свертки, которая использует действительно уродливую (вы видели страницу в Википедии) функцию для вычисления ядра свертки для прохождения по изображению. Пример ядра для гаусса вы найдете на этой странице Википедии.
Смысл всей этой математики в том, чтобы получить мягкое размытие, напоминающее картину рассеяния, создаваемую сетчатым экраном, помещенным между зрителем и изображением. Можно считать, что "размер" (стандартное отклонение) гаусса зависит от расстояния между изображением и экраном.