Lewati ke konten

Konvolusi Gambar

Terapkan kernel konvolusi Anda sendiri ke gambar. Masukkan matriks bobot 3x3 atau 5x5, skala opsional yang membagi hasil, serta offset yang ditambahkan setelahnya; alat ini akan menjalankan filter pada setiap kanal warna. Buat filter penajaman, blur, tepi, emboss, dan gerakan; uji kernel dari buku teks; atau buat prototipe ide pemrosesan gambar tanpa menulis kode.

Pilih file atau seret dan lepas ke kolom unggah. Ukuran file maksimum: 5 MB.

Reset

Pertanyaan yang sering diajukan

Bagaimana cara memasukkan kernel?

Ketik 9 angka untuk kernel 3x3 atau 25 angka untuk kernel 5x5, dipisahkan dengan spasi, koma, atau jeda baris, baris demi baris mulai dari kiri atas. Nilai default 0 -1 0 / -1 5 -1 / 0 -1 0 adalah kernel penajaman klasik. Setiap bobot harus berada di antara -1000 dan 1000.

Apa fungsi skala?

Jumlah berbobot setiap piksel dibagi dengan skala sebelum offset ditambahkan. Jika nilainya 0 seperti pada pengaturan default, alat menggunakan jumlah kernel jika positif, dan 1 jika tidak, sehingga kecerahan keseluruhan tetap terjaga untuk kernel blur dan penajaman. Anda dapat memasukkan skala apa pun hingga 1000 untuk menormalkan kernel sendiri.

Apa fungsi offset?

Offset, dari -255 hingga 255, ditambahkan ke setiap hasil setelah penskalaan. Kernel tepi dan emboss sering menghasilkan nilai di sekitar nol, sehingga offset 128 menggesernya ke abu-abu sedang agar respons positif dan negatif sama-sama terlihat. Hasil di luar rentang 0 hingga 255 akan dipotong.

Kernel mana yang bagus untuk dicoba lebih dulu?

Blur kotak menggunakan sembilan angka 1, blur Gaussian menggunakan 1 2 1 / 2 4 2 / 1 2 1, detektor tepi menggunakan -1 -1 -1 / -1 8 -1 / -1 -1 -1, dan emboss menggunakan -2 -1 0 / -1 1 1 / 0 1 2. Untuk blur yang lebih kuat, gunakan kernel 5x5 yang berisi dua puluh lima angka 1.

Apakah filter diterapkan ke semua kanal?

Kernel dijalankan secara terpisah pada setiap kanal warna, sehingga merah, hijau, dan biru difilter dengan cara yang sama. Kanal alfa disisihkan sebelum pemfilteran dan dipulihkan sesudahnya, sehingga transparansi tidak pernah diburamkan atau dipertajam. Hasilnya disimpan sebagai PNG.

Mengapa hasil saya hitam atau putih?

Jika jumlah bobot kernel nol dan tidak ada offset, area datar akan menjadi hitam karena responsnya nol. Jika jumlah bobotnya besar dan positif, sementara skalanya terlalu kecil, semuanya akan terpotong menjadi putih. Gunakan skala otomatis atau tambahkan offset 128 untuk melihat seluruh respons.

Apakah ukuran gambar berubah?

Tidak, hasilnya memiliki lebar dan tinggi yang sama dengan gambar masukan. Piksel di dekat tepi difilter menggunakan piksel tetangga yang tersedia di tepi tersebut. Gambar yang sisinya melebihi 4000 piksel akan diperkecil agar sesuai sebelum pemfilteran.

Format apa saja yang dapat saya unggah?

Gambar JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF, dan AVIF hingga 5 MB didukung, dan file animasi menggunakan bingkai pertamanya. Gambar yang difilter diunduh sebagai PNG lossless.

Mengapa hanya kernel 3x3 dan 5x5?

Kedua ukuran ini mencakup hampir semua filter klasik dan menjaga setiap permintaan tetap cepat pada gambar besar. Blur yang lebih besar sebaiknya dilakukan dengan alat blur khusus yang menggunakan Gaussian terpisah. Jika Anda memerlukan efek yang lebih luas, jalankan alat ini dua kali.

Mesin apa yang menjalankan konvolusi?

Alat ini menggunakan operasi convolve dari pustaka sharp, yang dibangun di atas libvips. Perhitungannya akurat sesuai bobot yang Anda masukkan, dan masukan yang sama selalu menghasilkan keluaran yang sama.

Tentang OneClick Pro

OneClick Pro adalah kumpulan gratis berisi lebih dari 150 alat web untuk pekerjaan sehari-hari: mengonversi gambar dan satuan, memformat dan memvalidasi kode, memeriksa domain dan SEO, serta bekerja dengan teks, tanggal, dan angka. Setiap alat dapat digunakan tanpa registrasi atau berlangganan, dan apa pun yang Anda masukkan hanya digunakan untuk menghitung hasil dan tidak pernah disimpan. Gunakan sebagai kotak alat praktis untuk tugas sesekali, atau simpan alat yang Anda gunakan setiap hari ke bookmark.