速度映射图主要是为了得到每个像素相对于前一帧的运动矢量,其中一种方法是使用摄像机的深度纹理来推导. 推导过程如下: 先由深度纹理逆推出NDC(归一化的设备坐标)下的顶点坐标,利用VP矩阵(视角*投影矩阵)的逆矩阵反向变换出每个像素在世界空间中的位置, 再利用世界空间下的坐标与前一帧的VP矩阵顺向变换出前一帧的NDC坐标,利用NDC下前一帧和相当帧的坐标差来确定速度的方向, 最后利用速度的方向对纹理采样的结果进行加权平均并多次绘制,以达到带有物体运动方向的模糊效果. 基于这一原理,需要准备的要素有

iOS开发的时候有的时候需要将图片设置模糊,或者通过点击下拉方法,去除模糊,一切都是为了应用更受用户欢迎,iOS7之后半透明模糊效果得到大范围使用的比较大,现在也可以看到很多应用局部用到了图片模糊效果,关于图片实现高斯模糊效果有三种方式,CoreImage,GPUImage(第三方开源类库)和vImage.GPUImage没怎么用过,本文就讲两种方式Core Image和vImage. Core  Image 开始撸代码之前我们先来看一下实现的效果: iOS5.0之后就出现了Core Image

0. 前言 在Android开发中,经常在音乐软件中看到高斯模糊效果. 在找遍了所有高斯模糊的算法代码后,发现stackblur的Java实现是最快的.效果如下所示. 1．  高斯模糊效果实现 Bitmap overlay; JavaBlurProcess process = new JavaBlurProcess(); private void blur(Bitmap srcBitmap, ImageView view, float radius) { int scaleFactor = 8;

///高斯模糊. UIView *tempView = [[UIView alloc] initWithFrame:CGRectMake(100, 100, 100, 100)]; tempView.backgroundColor = [UIColor yellowColor]; [self.view addSubview:tempView]; ///UIBlurEffectStyleExtraLight聚光灯效果.UIBlurEffectStyleLight效果轻.UIBlurEffectSt

目前的应用市场上,使用毛玻璃效果的APP随处可见,比如用过微信语音聊天的人可以发现,语音聊天页面就使用了高斯模糊效果. 先看下效果图: 仔细观察上图,我们可以发现,背景图以用户头像为模板,对其进行了高斯模糊,并把它作为整个页面的背景色. 关于Android如何快速实现高斯模糊(毛玻璃效果),网上一堆相关介绍,可参考下面文章一种快速毛玻璃虚化效果实现–Android. 下面直接给出模糊化工具类(已验证可行): import android.graphics.Bitmap; /** * 快速模糊化工

http://www.w3cplus.com/css3/advanced-css-filters.html: backdrop-filter:blur(10px);只支持ios端:只作用于当前元素: 适用场景:为背景添加模糊效果:如果目标元素内包裹着其他内容 则应用filter属性: (不支持安卓,效果不明显) filter:blur(10px);              兼容性比较好,不仅仅作用于当前元素,后代元素也会继承这个属性,作用于一个空背景元素没有效果 适用场景:(效果其实还是通过作

代码如下: private static float BITMAP_SCALE = 0.1f; private static float BLUR_RADIUS = 12.0f; public static Bitmap Blur(Context ctx, Bitmap image) { int width =(int) Math.Round(image.Width * BITMAP_SCALE); int height =(int) Math.Round(image.Height * BITM

给UIimage添加分类 extension UIImage { /// 高斯模糊 func gaussianBlur(var blurAmount:CGFloat) -> UIImage { //高斯模糊参数(0-1)之间,超出范围强行转成0.5 if (blurAmount < 0.0 || blurAmount > 1.0) { blurAmount = 0.5 } var boxSize = Int(blurAmount * ) boxSize = boxSize - (boxS

核心需要高斯模糊的库 compile 'jp.wasabeef:glide-transformations:2.0.1' 针对于3.7的版本 使用方法为: //加载背景, Glide.with(MusicPlayerActivity.this) .load(service.getImageUri()) .dontAnimate() .error(R.drawable.no_music_rotate_img) // 设置高斯模糊,模糊程度(最大25) 缩放比例 .bitmapTransform(,

本文为原创作品,未经本人同意,禁止转载 欢迎关注我的博客:http://blog.csdn.net/hit2015spring和http://www.cnblogs.com/xujianqing/ 或许网络上有各位牛人已经对sift算法进行各种的详解和说明,我(小菜鸟)在翻阅各种资料和对opencv中的代码进行反推之后,终于理解该算法.并记录之,供大家一起交流学习!这个博文主要记录了我的学习历程,或许对你有帮助,或许可以启发你,或许你只是一笑而过!没关系,至少自己总结过. 这篇文章主要是对sif

(1)FastBlur http://www.cnblogs.com/CharlesGrant/p/4813735.html (2)StackBlur 基于RenderScript,StackBlur作为library: Android Studio如何引用外部Library工程 因为基于RenderScript API小心如下问题: Gradle dsl method not found renderscriptSupportMode() 之后就可以使用了. Github地址:android-

在WPF中实现玻璃模糊效果还是比较简单的,主要方式如下: 添加一个Rectangle或其它控件作为玻璃放到顶部图层 将底部图像作为Brush(大多数的时候用VisualBrush)填充到Rectangle中 对该Rectangle添加高斯模糊效果 在该Rectangle上叠加一些渐进笔刷实现光照效果 虽然实现起来不是很难,但要实现得比较好看却要下点功夫的,我在网站Aero effect: Blurry transparency in WPF上找到了一个比较完整的例子,效果实现得很不错,并且还支持

1.背景 前段时间由于项目需求,做了一个基于GPUImage的实时美颜滤镜.现在各种各样的直播.视频App层出不穷,美颜滤镜的需求也越来越多.为了回馈开源,现在我把它放到了GitHub https://github.com/Guikunzhi/BeautifyFaceDemo 上面,感兴趣的朋友可以去下载.下面将主要介绍实现美颜滤镜的原理和思路. 2.GPUImage GPUImage 是一个开源的基于GPU的图片或视频的处理框架,其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果.有了它,添加实时的滤镜

我正在做一个开源的中文车牌识别系统,Git地址为:https://github.com/liuruoze/EasyPR. 我给它取的名字为EasyPR,也就是Easy to do Plate Recognition的意思.我开发这套系统的主要原因是因为我希望能够锻炼我在这方面的能力,包括C++技术.计算机图形学.机器学习等.我把这个项目开源的主要目的是:1.它基于开源的代码诞生,理应回归开源:2.我希望有人能够一起协助强化这套系统,包括代码.训练数据等,能够让这套系统的准确性更高,鲁棒性更强等等

FFmpeg FFmpeg 基本用法 本课要解决的问题 1.FFmpeg的转码流程是什么? 2.常见的视频格式包含哪些内容吗? 3.如何把这些内容从视频文件中抽取出来? 4.如何从一种格式转换为另一种格式? 5.如何放大和缩小视频? 6.如何旋转,翻转,填充,裁剪,模糊,锐化视频? 7.如何给视频加logo,删除logo? 8.如何给视频加文本,动态文本? 9.如何处理图片? 10.如何录像,添加动态logo,截图,马赛克视频? 第一部分 基础 术语 容器(Container) 容器就是一种文件

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1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

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1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

作者:琨君 原文链接:http://www.jianshu.com/p/945fc806a9b4 本文获作者授权转载 背景 前段时间由于项目需求,做了一个基于GPUImage的实时美颜滤镜.现在各种各样的直播.视频App层出不穷,美颜滤镜的需求也越来越多.为了回馈开源,现在我把它放到了GitHub 上面,感兴趣的朋友可以去下载.下面将主要介绍实现美颜滤镜的原理和思路. GPUImage GPUImage 是一个开源的基于GPU的图片或视频的处理框架,其本身内置了多达120多种常见的滤镜效果.有了

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