【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
PHP工程师，开源爱好者，WordPress插件Sync QCloud COS 作者，GitHub@sy-records
https://github.com/androidmumo/Bing-upyun
在日常开发当中，我们必然会遇到一些图片存储问题，例如用户头像、聊天发生的图片等，而这些图片资源存储是个问题，普遍做法都是直接落在服务器上进行存储，而我推荐的是图片资源的存储直接上云使用云存储，本地可以保留备份，读取数据走云存储，同时可以增加CDN等。
$db = mysql_connect(‘localhost’,’root’,’Ctrip07185419′) or die(‘can not connect to database’);
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。
这也是一种很好的艺术效果，苹果惯用的毛玻璃效果本质便是高斯模糊，而我们将图片模糊后作为网站背景，既减小了图片的体积，也能别有一番风味。（譬如咱站点的背景也是高斯模糊后的产物。）
一，高斯模糊简介 高斯模糊是图像处理中常用的一种操作，用于减少图像细节，平滑图像。简单来说，高斯模糊的处理过程，是让图像每个像素都取周边像素的平均值，是参照正态分布的加权平均值。 比如kernel为3*3的高斯模糊，就是取每个像素周围8个点再加上该像素的加权平均值，每个点的权重如图1。 图1 kernel为3的高斯模糊，每点权重值 高斯模糊每个点的权重分配以正态分布为依据。一维正态分布函数 函数图像如图2。 图2 一维标准正态分布 不同的 ，对应不同的函数图像，如图3。另外正态分布函数中
http://www.jianshu.com/u/cfec7d70bbec
由于很多小伙伴反应抛开原理或理论讲解使用用法对于初学者来说会很舒服，从本节开始将会以比较简单的方式进行讲解相关API的应用。
通过上面两张图可以看出来，我们既可以用网络图片来实现高斯模糊，又可以用本地图片来实现。
某一天在 B站 学习的时候，发现 B站 已经开启了秋季主题，并且在头图的这个交互上还内有乾坤。随着我们的鼠标变换位置，头图也跟随着我们的鼠标位置进行变换，配上秋季主题，显得特别治愈。（如下图）
【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍主成分分析（PCA）、以及其在图像上的应用，这一次为大家详细讲解SciPy库的使用以及图像高斯模糊实战。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理（图像的缩放、均匀操作和直
SIFT成名已久，但理解起来还是很难的，一在原作者Lowe的论文对细节提到的非常少，二在虽然网上有许多相应博文，但这些博文云里雾里，非常头疼，在查看了许多资料了，下面贴出我自己的一些理解，希望有所帮助。
cv2是计算机视觉处理中应用比较多的第三方库，里面还包含一些训练好的识别模型，比如人脸识别、人眼识别等模型，此次想实现一个图片差异判别的程序。下面的两张图存在一些不一样的地方，能看出来吗？（原谅我特丑的钥匙串） 图片1
我们在平时的开发中模糊是非常常用的技能，在android中有java的开源方案，也有RenderScript方案，今天我们来学习实践通过OpenGL如何实现高斯模糊。 在工作中用到的高斯模糊，也只是做到基本的简单实用，为什么能实现以及是否可以性能优化点提升速度降低内存，之前都欠考虑。 通过这篇我们来学习高斯模糊的原理、实现以及优化，我们的旅程开启。
来自：阮一峰的网络日志 链接：www.ruanyifeng.com/blog/2012/11/gaussian_blur.html 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
之前我们通过YUV数据格式的处理知道，只要保留Y的数据，就是灰度的图片。但是OpenGL中处理的是RGB格式的数据，我们要如何去取得灰度图呢？ 我们可以通过公式，计算出新的RGB值，就是灰度的图片了。
本文首先介绍图像处理中最基本的概念：卷积；随后介绍高斯模糊的核心内容：高斯滤波器；接着，我们从头实现了一个Java版本的高斯模糊算法，以及实现RenderScript版本。
假如这张表格上的数值是像素的值，那么可以看到，中心点像素的值是2，而周边的像素值是1（当然，这些值是笔者自定义的，你也可以自定义其他值），接下来要对中心点的像素做模糊处理，使用均值模糊，将所有像素加起来，再除上总的个数，最终得到的结果是
"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。
图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声.
这一系列的文章已经写了第二篇了，所以这个系列将会转变为连载文章，每当我有什么新的发现，都会更新。
对于图片上我们一些不想明确的地方，可以进行模糊，这就要用到高斯模糊，本篇带来的是其局部的虚化。
做开发时，总是使用系统默认的白色背景会显得有些生硬，所以当我们以展示图片为目的时，不妨将图片放大、再做高斯模糊处理以作为背景。
当在拍照、p图时，有一个东西必不可少那就是滤镜，适当地运用滤镜可以使图片更加的赏心悦目，而作为网页的美化技术来说，CSS同样也具有滤镜的属性。CSS 3 Filter属性就提供了相当于滤镜的模糊和改变元素颜色的功能，使图像产生更加绚丽多彩的效果。接下来就来学习一下CSS3的Filter属性。
关于滤波和模糊，很多人分不清，我来给大家理理（虽说如此，我后面也会混着用,,ԾㅂԾ,,）：
Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：
推荐一个github上的项目，亲测有效。https://github.com/mmin18/RealtimeBlurView
SIFT，一种检测局部特征算法，该算法通过求一幅图中的特征点（及其有关scale 和 orientation 的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，SIFT特征具有尺度不变性，即使改变旋转角度，图像亮度或拍摄视角，仍然能够得到好的检测效果。
在FaceU激萌相机中，我们可以看到一个类似边框做了模糊，然后中间放图像的效果，FaceU的边框模糊效果如下：
前言：使用 SVG 作为占位符不但可以减少数据大小还可以达到不错的显示效果。 不同类型的图片 placehold 📷 请点击此处输入图片描述 对于图片占位符，通常我们会使用以下几种处理方式。 保持图像为空：这样可以保证内容不会出现跳动。 默认占位符：比如说用户想要查看个人资料显示头像内容，如果请求失败或者没有上传过图片，那么通常会使用默认占位符（这种占位符一般会使用 SVG 资源）。 纯色：从图像中获取颜色，并作为背景颜色。图片在过度是时候回显得比较平滑（pinterest就是使用这种方式）。 模糊的图像：
高斯模糊（Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是一种生活中比较常见的图像处理效果。
像素风是一种以固定大小纯色像素方块作为基本单元，进行创作，包含但不限于绘画、建筑、游戏更各个领域的一种美术风格。 其中最让人耳熟能详的，当然是早期电子游戏的像素画面啦~
在上期文章中，我们介绍了【数据万象】的部分基础图片处理功能，其中包含缩放、裁剪、旋转、格式转换、质量变换功能，这期我们将为大家介绍数据万象中，高斯模糊、锐化、添加水印、获取图片信息的功能。
我们知道图片除了最普通的彩色图，还有很多类型，比如素描，卡通，黑白等等，今天就介绍如何使用python和opencv来实现图片变素描图。
OpenCV这么简单为啥不学——1.1、图像处理(灰度图、模糊图片、GaussianBlur函数、提取边缘、边缘膨胀、边缘细化)
相信学习过Ps的人都知道渐变工具。渐变的形式给人很强的节奏感和审美情趣，因此渐变的形式在日常生活中随处可见，是一种很普遍的常见的视觉形象。包括现在流行的风景插画的配色都是使用了渐变色的。而Ps的渐变工具都是有规律性的渐变，因此在我们需要做出无规律渐变时就无能为力了，那么接下来就为大家介绍如何制作自然的无规律渐变效果。
其中r是模糊半径，r^2 = x^2 + y^2，σ是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值，所以有最大的权重，相邻像素随着距离原始像素越来越远，其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。
一、高斯模糊的概念 高斯模糊，也叫高斯平滑，英文为：Gaussian Blur，是图像处理中常用的一种技术，主要用来降低图像的噪声和减少图像的细节。高斯模糊在许多图像处理软件中也得到了广泛的应用。
离散卷积是卷积对离散量的特殊形式，假设现有原图矩阵A,权值矩阵B,则点(x,y)处的离散卷积为
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文提出了一个图像去模糊方向的综述，来自澳大利亚国立大学、中山大学、美国加州大学 Merced 分校、日本乐天研究所的研究者回顾了基于深度学习的图像去模糊技术研究进展，回顾了图像去模糊的研究历史，总结了当前的研究进展，并进行了展望。该综述近期被计算机视觉旗舰期刊 International Journal of Computer Vision 接收。 链接：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-022-01633-
ShapeBlurView库是一个高斯模糊（毛玻璃效果）蒙层库。Like iOS UIVisualEffectView 不知大家做需求的时候是否有这样的效果要求：
- 高斯噪声(Gaussian noise)是指它的概率密度函数服从高斯分布的一类噪声。如果一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称它为高斯白噪声。
最近有人反馈项目gradle升级到3.4报错，现排查问题如下： 引入gradle最新插件： classpath 'com.android.tools.build:gradle:3.4.0'
本文介绍了如何使用计算机视觉技术检测车道线，主要包括使用高斯模糊、Canny边缘检测、Hough变换等方法对车道线进行检测，以及通过这些方法对车道线进行提取、拟合和展示。同时，还介绍了一种基于ROI(Region of Interest)的车道线检测方法，该方法通过边缘检测、Canny边缘检测、Hough变换等步骤对车道线进行检测，并通过拟合、平滑等处理提取出车道线。最后，通过实验验证了该方法的可行性和有效性。
Android实现Bitmap高斯模糊效果 自定义高斯模糊工具类 import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.renderscript.Allocation; import android.renderscript.Element; import android.renderscript.RenderScript; import android.renderscript.ScriptIntrin
图像平滑是一个重要的操作，而且有多种成熟的算法。这里主要简单介绍一下Bilateral方法（双边滤波），这主要是由于前段时间做了SSAO，需要用bilateral blur 算法进行降噪。Bilateral blur相对于传统的高斯blur来说很重要的一个特性即可可以保持边缘（Edge Perseving），这个特点对于一些图像模糊来说很有用。一般的高斯模糊在进行采样时主要考虑了像素间的空间距离关系，但是却并没有考虑像素值之间的相似程度，因此这样我们得到的模糊结果通常是整张图片一团模糊。Bilateral blur的改进就在于在采样时不仅考虑像素在空间距离上的关系，同时加入了像素间的相似程度考虑，因而可以保持原始图像的大体分块进而保持边缘。在于游戏引擎的post blur算法中，bilateral blur常常被用到，比如对SSAO的降噪。
这里是 RenderDemo 的第三篇：用 OpenGL 实现高斯模糊。我们分别在 iOS 和 Android 平台实现了用 OpenGL 对图像进行高斯模糊处理并渲染出来。效果图如下：
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