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我在图像上应用 OpenCV 的 GaussianBlur。生成的图像看起来缺少原始图像的颜色。

我的代码：

原始图像： 新图像： 这是正确的行为吗？我想保留颜色细节。

在我目前的 Godot 游戏中，我使用模糊着色器来模糊背景并保持 UI 清晰。我用来创建此效果的着色器可以工作，但模糊得很少或看起来有故障。例如：

我会自己编写这样的代码，但我不知道 Godot 2.0 的着色器语言（我的项目使用的是 2.0，3.0 太不稳定，我需要转移我的整个项目：/）。谁能为我提供一个代码片段，以便在最佳情况下获得可调节的高斯模糊效果？

像这样的东西会很棒：

我知道我要求很多，但我会感谢每一个帮助。:)

我有一张通过此代码应用高斯模糊的图像

现在我想取消模糊鼠标光标周围的区域

有点像这样

所以我的问题是

• 这可能吗？
• 这可以只使用opencv来完成吗？
• 如果是，那怎么办？

我在互联网上进行了挖掘，发现了一些似乎朝着正确方向发展的事情，但似乎没有一个完整的解决方案。这是我发现的：

• 即将推出的 CSS 属性backdrop-filter，目前仅在 Safari 和 Chrome 开发人员标志后面受支持。正是我需要的，但它需要更好的支持。
• JavaScript 库 Blur.js，似乎已经从互联网上消失了。（甚至官方网站都指向 GoDaddy 页面。）这可能是一个解决方案，但我不确定该项目发生了什么。
• JavaScript 库 StackBlur，这似乎是一个出色的模糊解决方案，但我丝毫不知道如何使用它来模糊 BEHIND 元素。

有任何想法吗？也许有人使用 StackBlur 来做到这一点并且有一个我可以戳穿的 CodePen 之类的？基本上，我有一个元素网格，每个元素都使用 jQuery UI Draggable，我想让它变得半透明，每个元素后面都有一个很好的模糊。当元素被拖动时，模糊需要按预期更新。

最后一个想法。现在我使用的是纯 CSS“解决方案”，但它有一些令人讨厌的限制。如果您要建议仅使用 CSS 的解决方案，那可能就是我已经在做的事情了。它的问题如下：

• 元素后面的区域并没有真正模糊，只是一个任意的背景图像。
• 边缘或模糊区域没有干净地切断模糊。这有点难以描述，但是当我说它看起来不太好时，请相信我。

除非我在所有搜索中错过了一些巨大的东西，否则我认为我将需要 JS 来完成这个。

请注意，问题不是关于 CSS，而是关于图像、颜色和一些数学知识。我们在这里不是在谈论如何在 CSS 中做事。确保您的答案不包含单行 CSS。请仅提供数学、表格、图像和公式。

我需要一种方法（数据表、公式等）来计算足够好的border-width和border-color的 alpha 通道值（假设我们使用border-style: solid）来模拟 blur-radius和spread-radius相同颜色的框阴影（假设没有 X 和 Y 偏移） ，至少，从人眼感知的角度来看。

下面是一个黑色的例子，rgb(0,0,0)范围blur-radius从 1px 到 8px。

目前，我正在根据模糊值为每个下一个阴影像素构建一个不透明度数据表，如果我们假设发生 alpha 混合（白色+黑色），那么前三个像素的不透明度看起来是这样的（至少，在谷歌浏览器中）：

但是，即使我收集了一些经验证据并尝试了一些想法，我也不知道如何定量地比较我的近似值和原始 box-shadow 版本。如果我无法衡量，我就无法判断一个想法是否真的有效。

也许你有一些想法如何选择最匹配的边框宽度和颜色？

提前致谢。

您好，我正在使用 Python 处理图像。我想用高斯滤波器对图像进行卷积。该图像是一个数组，它具有 (64,64,3) 64x64 像素和 3 个颜色通道的形状。高斯滤波器将如何？哪个维度？你知道一个函数来定义它并与图像进行卷积吗？

我确切地知道我想做什么，并且可以使用 python、scipy 和 PIL 来完成。我想使用 imagemagick，因为它是专门为这些动作设计的。

1. T 是最高的法律强度（0，当然是最低的）
2. 将图像输入到名为 I 的临时 MPC
3. 高斯模糊 I 并存储到名为 G 的临时 MPC
4. 减除法 D = (I - G) / G
5. 获得最大值 M = max (T * abs(D))
6. 偏移、归一化和缩放 O = T * (D + M) / (2 * M)
7. 将 O 输出到文件名 output.png

我无法从在线文档中弄清楚如何做到这一点。Imagemagick 文档词汇似乎是为图像处理专业人士准备的，这超出了我的理解。

对半径为 X 的 240*240 像素图像进行高斯模糊是否会产生与对具有相同半径的 100*100 像素图像进行高斯模糊相同的“模糊”？高斯模糊算法中的半径到底是什么？

人们经常说我在缩小的图像尺寸上选择较小的半径并在之后放大图像会更好（更快）。这是真的 ？为什么 ？

我正在尝试创建一个 1 像素内核：

我在高斯滤波器中使用它：

结果，出现错误：

如何修复此错误？

我有一个像下面这样的矩阵，从光栅文件中获得：

我想使用一个半径为“x”的高斯滤波器，它能够估计该半径内所考虑像素值的标准偏差和平均值。作为输出，我想得到一个“平均值”矩阵（通过使用过滤半径为每个像素估计）和一个“标准偏差”矩阵。

您对如何在 R 中执行此操作有任何建议吗？