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  • @react-native-community/blur 一种UIVisualEffectView的iOS上的模糊和活力的效果,和组件在Android上。 内容 安装 使用Yarn安装库: yarn add @react-native-community/blur 或npm: npm install --save @react-...
  • import cv2 as cv import numpy as np #均值模糊 去噪 ... blur_image=cv.blur(image,(7,7)) cv.imshow("blur_demo",blur_image) #中值模糊 去除 椒盐噪声 def median_blur_demo(image): blur_imag...
    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    #均值模糊 去噪
    def blur_demo(image):
        blur_image=cv.blur(image,(7,7))
        cv.imshow("blur_demo",blur_image)
    
    #中值模糊 去除 椒盐噪声
    def median_blur_demo(image):
        blur_image = cv.medianBlur(image,5)
        cv.imshow("median_blur_demo", blur_image)
    #锐化 自定义模糊
    def custom_blur_demo(image):
        #拉普拉斯算子 [[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]]
        kernel=np.array([[0,-1,0],[-1,5,-1],[0,-1,0]],np.float32)
        #锐化 相加等于1 边缘相加等于0
        dst=cv.filter2D(image,-1,kernel=kernel)
        cv.imshow("custom",dst)
    
    src=cv.imread("hui.jpg")
    cv.namedWindow("yuantu",cv.WINDOW_AUTOSIZE)
    cv.imshow("yuantu",src)
    custom_blur_demo(src)
    blur_demo(src)
    median_blur_demo(src)
    cv.waitKey(0)
    cv.destroyAllWindows()

     

    cv2.filter2d参考文档

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  • blur-admin

    2017-08-09 14:36:20
    blur-admin-master
  • I'm creating a website that has an ::after element with a backgound and a CSS3 blur applied. I've noticed that applying the CSS3 blur has a huge detrimental effect on performance.With CSS3 blur applie...

    I'm creating a website that has an ::after element with a backgound and a CSS3 blur applied. I've noticed that applying the CSS3 blur has a huge detrimental effect on performance.

    With CSS3 blur applied, there is about a 10 - 20 frames/second drop (from 60fps).

    The reason I used CSS3 filters to apply a blur was because this is generic code applied to images that I want blurred, ie, I don't want to use an image editor to blur the images manually.

    .blur::after {

    background-image:url(dog.png);

    filter:blur(3px);

    }

    So, my question is, are there alternatives to using filter: to blur an element and its background that have better performance without using an image editor?

    ps,

    I don't mind using javascript, jquery, css, or html elements.

    展开全文
  • blur 函数、 medianBlur 函数、 filter2D 函数

    Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。

    基础知识铺垫

    Python OpenCV 中模糊操作的原理是:

    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。橡皮擦表示没看懂,先在脑子中有个大概印象就行,毕竟才学习 20 多天。

    本篇博客要学习的模糊有

    1. 均值模糊:一般用来处理图像的随机噪声;
    2. 中值模糊:一般用来处理图像的椒盐噪声;
    3. 自定义模糊:对图像进行增强,锐化等操作。

    函数原型介绍

    均值模糊

    概念:

    均值滤波是典型的线性滤波算法,它是指在图像上对目标像素给一个模板,该模板包括了其周围的临近像素(以目标像素为中心的周围 8 个像素,构成一个滤波模板,即去掉目标像素本身),再用模板中的全体像素的平均值来代替原来像素值。

    哇哦,没看懂,直接看一下原型吧,先用起来,在复盘理论。

    cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]]) -> dst
    

    参数说明:

    • src:待处理图像,熟悉参数;
    • ksize:表示模糊内核大小。比如(5,5)表示生成的模糊内核是一个 5*5 的矩阵;
    • dst:表示输出与 src 相同大小和类型的图像;
    • anchor:可选参数
    • borderType:可选参数

    测试代码如下:

    import cv2 as cv
    import numpy as np
    
    def blur_demo(src):
        dst = cv.blur(src, (5, 5))
        cv.imshow("blur_demo", dst)
    
    if __name__ == "__main__":
        src = cv.imread("./1.jpg")
        blur_demo(src)
        cv.waitKey()
        cv.destroyAllWindows()
    

    Python OpenCV 图片模糊操作 blur 与 medianBlur

    中值模糊

    概念(读一读就行了):

    中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值。

    函数原型如下:

    cv2.medianBlur(src, ksize[, dst]) -> dst
    

    参数说明:

    • src:待处理的输入图像;
    • ksize:参数表示滤波窗口尺寸,必须是奇数并且大于 1。比如这里是 5,中值滤波器就会使用 5×5 的范围来计算,即对像素的中心值及其 5×5 邻域组成了一个数值集,对其进行处理计算,当前像素被其中值替换掉;
    • dst:参数表示输出与 src 相同大小和类型的图像。

    中值模糊一般用在存在一些躁声点图像,例如白噪声,可以去除。

    首先通过下述代码制造一张椒盐图片。

    import numpy as np
    import random
    import cv2
    
    def sp_noise(image, prob):
        output = np.zeros(image.shape, np.uint8)
        thres = 1 - prob
        for i in range(image.shape[0]):
            for j in range(image.shape[1]):
                rdn = random.random()
                if rdn < prob:
                    output[i][j] = 0
                elif rdn > thres:
                    output[i][j] = 255
                else:
                    output[i][j] = image[i][j]
        return output
    
    img = cv2.imread("./1.jpg")
    # 添加椒盐噪声,噪声比例 0.02
    out = sp_noise(img, prob=0.02)
    cv2.imshow("img", out)
    cv2.waitKey()
    
    

    Python OpenCV 图片模糊操作 blur 与 medianBlur

    对上述代码生成的图片进行中值模糊操作。

    # 中值模糊 ,去椒盐噪声
    def median_blur_demo(src):
        dst = cv.medianBlur(src, 3)
        cv.imshow("dst", dst)
    

    Python OpenCV 图片模糊操作 blur 与 medianBlur

    2D 卷积(图像滤波),自定义模糊

    概念:

    图像作为一个一维信号,也可以通过多种低通过滤器(low-pass filters, LPF)和高通过滤器(high-pass filters, HPF)来过滤。低通过滤器可以去除噪声,或者模糊图像。高通过滤器可以帮助在一个图像中找出边界。

    函数原型为:

    cv2.filter2D(src, ddepth, kernel[, dst[, anchor[, delta[, borderType]]]]) -> dst
    

    参数说明:

    • src:待处理的输入图像;
    • ddepth:表示目标图像深度,输入值为-1 时,目标图像和原图像深度保持一致;
    • kernel::卷积核(或者是相关核),一个单通道浮点型矩阵。修改 kernel 矩阵即可实现不同的模糊;
    • anchor:可选参数,内核的锚点,指示内核中过滤点的相对位置;锚应位于内核中;默认值(-1,-1)表示锚位于内核中心;
    • detal :可选参数,在将它们存储在 dst 中之前,将可选值添加到已过滤的像素中。类似于偏置;
    • borderType:可选参数,像素外推法

    测试代码如下:

    # 模糊操作
    def filter2D_demo(src):
    	# 除以 25 是防止溢出
        kernel = np.ones([5,5],np.float32)/25
        dst = cv.filter2D(src,-1,kernel=kernel)
        cv.imshow("dst",dst)
    

    运行效果:
    Python OpenCV 图片模糊操作 blur 与 medianBlur
    使用 filter2D 函数,实现锐化。

    def filter2D_demo(src):
    
        # 当kernel总和为 1 时:增强锐化
        # 当kernel总和为 0 时:边缘梯度
        kernel = np.array([[0, -1, 0], [-1, 5, -1], [0, -1, 0]], np.float32)
        dst = cv.filter2D(src, -1, kernel=kernel)
        cv.imshow("dst", dst)
    

    注意上述代码中 kernel 对应的数组中,各个值都为奇数,总和要等于 1,才是锐化。
    Python OpenCV 图片模糊操作 blur 与 medianBlur

    橡皮擦的小节

    本系列博客为学习之旅,部分概念在没有学到,或者必须彻底掌握前,不做扩展学习。保持每天 1 个小时的学习时间即可。

    1 个小时又过去了,对 Python OpenCV 相关的知识点,你掌握了吗?

    做为初学者,还有很多地方学习的不深入,希望你与我一起坚持下去。

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  • 注:如果使用mintui中的mt-field标签时,对应的blur(失焦)事件要执行时,要用@blur.native.capture=""来代替@blur。 注:在elementUI中输入框el-input内,直接使用@click事件无效,此时,需要加上修饰符.native,...

    一、@input(或者是v-on:input)

    使用:

    <input type="text" placeholder="通过乘车人/订单号查询" v-model="inputVal"  v-on:input="search" value="" />
    

    适用于实时查询,每输入一个字符都会触发该事件。如图:
    在这里插入图片描述

    二、@keyup.enter

    该事件与v-on:input事件的区别在于:input事件是实时监控的,每次输入都会调用,而@keyup.enter事件则是在pc上需要点击回车键触发,而在手机上则是需要点击输入键盘上的确定键才可触发。

    三、@change

    该事件和enter事件相似,在手机上都是要经过触发虚拟键盘的搜索键才会触发事件。使用方式同input事件。

    注:在ios手机上会出现问题:
    如果要的效果是输入值不用虚拟键盘触发方法就调查询接口进行查询,这时在安卓手机上没有问题,但是在ios手机上会出现多次触发的情况。
    简单的解决办法:
    对input的值进行监听(watch),把原本需要绑在input框的事件在监听变化时调用。

    四、@blur(失焦)

    要满足输入框在输入完成、移到其他地方时进行验证时,需要用到该事件,用此事件进行绑定验证方法即可。
    注:如果使用mintui中的mt-field标签时,对应的blur(失焦)事件要执行时,要用@blur.native.capture=""来代替@blur。

    <mt-field label="用户名" placeholder="请输入用户名" type="text" v-model="username" @blur.native.capture="testUser"></mt-field>
    

    注:在elementUI中输入框el-input内,直接使用@click事件无效,此时,需要加上修饰符.native,即:@click.native。

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