博客 Qt中通过控件平滑处理图像并且显示在Label标签中 的源码

利用四叉树对颜色相近的区域进行模糊

高斯模糊、加载监听、圆角图片这些相信大家都很熟悉，那如何实现这些效果，请大家参考本文进行学习。 1、引用 compile ‘com.github.bumptech.glide:glide:3.7.0’ 2、加载图片 2.1 基本加载 Glide.with(context)     .load(url)     .into(imageView); 2.2 设置加载中和加载失败的情况 Glide.with(context) .load(url) .placeholder(R.drawable.loading) //占位符 也就是加载中的图片，可放个gif .error(R.drawab

简单的android图片处理应用，实现了旋转，翻转，放大缩小，灰度，亮度，边缘检测，颜色过滤，高斯模糊，裁剪

微信小程序图片滤镜插件，高斯模糊、马赛克、灰度效果等weImageFilters-master.zip

高斯模糊 shader

程序能够针对输入的图像进行高斯模糊处理，对于机器视觉技术的相关学科有比较重要的用途

利用OpenCV4Android实现一个带有人脸背景虚化功能的拍照APP，采用的图像处理算法是高斯模糊。详细的博客讲述请看：http://blog.csdn.net/wblgers1234/article/details/77842469

可以点击https://github.com/ModestBean/MyBlur查看效果。主要用于虚化场景。

双通道直接卷积在当今的实时图形中是最常用的高斯滤波方法，但是当在大内核上运行时，它会变得很耗时，因为每个像素的成本随内核大小的线性增加而增加。许多应用程序在过滤前对输入图像进行采样，以降低性能。为了解决这一问题，在过去，我们提出了几种过滤宽度独立算法，其中大部分涉及频域转换1、递归计算4或重复集成5，直到最近引入的GPU通用计算才能够方便地在传统的GPU流水线上实现。在这三种技术中，重复集成通常被认为是直观和有效的。 在这个代码示例中，我们演示了如何通过使用计算着色器进行重复集成来执行高斯过滤。该算法基于以下简单事实：在输入数据上反复应用一个框式过滤器（平均过滤器），将快速近似高斯滤波的结果，而盒滤波可以通过扫描操作进行处理，从而使每个像素的成本独立于内核大小。作为传统的双通道卷积方法，我们还采用了一个垂直和水平的传递，在每一段中，每一列或一排像素首先被取到共享内存中，然后反复使用一个方框过滤器，最后将其写入到全局内存中。 在本文的其余部分中，我们将解释算法的细节，然后使用计算着色器和组共享内存来描述实现。