Calcolare raggio di sfocatura e kernel gaussiano

L'intensità viene interpretata come deviazione standard gaussiana, o sigma, espressa in pixel. Il risultato riporta il raggio necessario a coprire tre deviazioni standard per lato e la corrispondente dimensione dispari del kernel. Lo strumento è pensato per configurare librerie di immagini, shader, filtri canvas e pipeline che espongono controlli di sfocatura differenti. Nessuna immagine viene caricata o esaminata e lo stesso input produce sempre lo stesso output.

Dall'intensità alle dimensioni operative

Gli strumenti di imaging descrivono spesso la stessa sfocatura gaussiana con controlli diversi. Un'interfaccia richiede sigma, un'altra il raggio, mentre una funzione di convoluzione può esigere la larghezza completa del kernel. Questo calcolatore collega esplicitamente tali rappresentazioni. Considera l'intensità come sigma in pixel e seleziona un raggio che copre l'intervallo da meno tre sigma a più tre sigma. Tale intervallo conserva quasi tutto il peso utile della distribuzione gaussiana mantenendo finita la convoluzione. Il raggio è l'arrotondamento per eccesso di tre volte l'intensità, perché un limite frazionario richiede comunque una posizione intera di pixel. La dimensione del kernel è quindi il doppio del raggio più uno: un lato, il pixel centrale e le posizioni simmetriche sull'altro lato. Per esempio, un'intensità pari a due produce un raggio di sei e un kernel di tredici pixel, secondo una regola chiara e riproducibile.

Legga correttamente raggio e dimensione

Il risultato `gaussian_radius` indica quante posizioni adiacenti vengono campionate in ciascuna direzione dal centro, non la larghezza totale. Un raggio di sei raggiunge quindi sei pixel a sinistra e a destra in un passaggio orizzontale, oppure sei sopra e sotto in un passaggio verticale. `kernel_size` include entrambi i lati e il centro, quindi è sempre un intero positivo dispari. Alcune librerie accettano direttamente questa dimensione completa; altre ricevono il raggio o sigma e costruiscono autonomamente i coefficienti. Verifichi quale grandezza richiede l'API di destinazione. I numeri restituiti descrivono la geometria, non i pesi gaussiani. Per costruire i pesi, valuti la funzione gaussiana per ogni spostamento intero e normalizzi i valori affinché la somma sia uno. In due dimensioni si applica spesso il kernel monodimensionale in due passaggi separati, orizzontale e verticale, ottenendo lo stesso risultato con molto meno lavoro rispetto a una convoluzione quadrata completa.

Gestisca zero, frazioni e differenze visive

Un'intensità pari a zero rappresenta l'assenza di sfocatura. Il risultato è un raggio zero e una dimensione uno, cioè un'operazione identità contenente soltanto il pixel centrale. Sono ammessi valori frazionari positivi per una levigatura più delicata. Poiché il raggio viene arrotondato per eccesso, il kernel cambia solo quando tre volte l'intensità supera un intero, anche se i coefficienti gaussiani continuano a variare gradualmente. Un'intensità negativa viene rifiutata perché una deviazione standard non può esserlo; il calcolatore non applica il valore assoluto né corregge l'input in silenzio. La stima usa un taglio a tre sigma, un comune equilibrio pratico tra precisione e costo. Altri programmi possono scegliere due o quattro sigma, imporre un raggio massimo o usare approssimazioni proprietarie. Anche spazio colore, gestione dei bordi e dell'alfa, precisione e ricampionamento modificano l'aspetto. Registri queste scelte quando è richiesta una riproduzione esatta.