Convoluzione dell’immagine
Applicate un kernel di convoluzione personalizzato a un’immagine. Inserite una matrice di pesi 3x3 o 5x5, un fattore di scala facoltativo per dividere il risultato e un offset da aggiungere in seguito: lo strumento applicherà il filtro a ogni canale colore. Create filtri di nitidezza, sfocatura, rilevamento dei bordi, rilievo e movimento; provate kernel da un manuale o sperimentate idee di elaborazione delle immagini senza scrivere codice.
Domande frequenti
Come si inserisce un kernel?
Inserite 9 numeri per un kernel 3x3 o 25 numeri per un kernel 5x5, separati da spazi, virgole o interruzioni di riga e disposti riga per riga dall’angolo in alto a sinistra. Il valore predefinito 0 -1 0 / -1 5 -1 / 0 -1 0 è un classico kernel di nitidezza. Ogni peso deve essere compreso tra -1000 e 1000.
A cosa serve la scala?
La somma ponderata di ogni pixel viene divisa per il fattore di scala prima di aggiungere l’offset. Con il valore predefinito 0, lo strumento usa la somma del kernel se è positiva e 1 in caso contrario, mantenendo così la luminosità complessiva per i kernel di sfocatura e nitidezza. Potete inserire qualsiasi fattore di scala fino a 1000 per normalizzare il kernel manualmente.
A cosa serve l’offset?
L’offset, compreso tra -255 e 255, viene aggiunto a ogni risultato dopo il ridimensionamento. I kernel per il rilevamento dei bordi e il rilievo spesso producono valori vicini a zero; un offset di 128 li porta al grigio medio, rendendo visibili sia le risposte positive sia quelle negative. I risultati fuori dall’intervallo da 0 a 255 vengono ritagliati.
Quali kernel conviene provare per iniziare?
Una sfocatura uniforme usa nove 1; una sfocatura gaussiana usa 1 2 1 / 2 4 2 / 1 2 1; un rilevatore di bordi usa -1 -1 -1 / -1 8 -1 / -1 -1 -1; e un effetto rilievo usa -2 -1 0 / -1 1 1 / 0 1 2. Per una sfocatura più intensa, usate un kernel 5x5 composto da venticinque 1.
Il filtro viene applicato a tutti i canali?
Il kernel viene applicato separatamente a ogni canale colore, quindi rosso, verde e blu vengono filtrati allo stesso modo. Il canale alpha viene messo da parte prima del filtraggio e ripristinato in seguito, così la trasparenza non viene mai sfocata né resa più nitida. Il risultato viene salvato come PNG.
Perché il risultato è nero o bianco?
Se la somma dei pesi del kernel è zero e non viene usato alcun offset, le aree uniformi diventano nere perché la loro risposta è zero. Se la somma dei pesi è molto positiva e il fattore di scala è troppo piccolo, tutto viene ritagliato al bianco. Usate il fattore di scala automatico o aggiungete un offset di 128 per visualizzare l’intera risposta.
Le dimensioni dell’immagine cambiano?
No, l’output ha la stessa larghezza e altezza dell’input. I pixel vicino ai bordi vengono filtrati usando i pixel adiacenti disponibili lungo il margine. Le immagini con un lato superiore a 4000 pixel vengono ridimensionate prima del filtraggio.
Quali formati posso caricare?
Sono supportate immagini JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF e AVIF fino a 5 MB; i file animati usano il primo fotogramma. L’immagine filtrata viene scaricata come PNG senza perdita.
Perché solo kernel 3x3 e 5x5?
Queste due dimensioni coprono quasi tutti i filtri classici e mantengono rapida ogni richiesta anche con immagini grandi. Per sfocature più ampie è preferibile usare uno strumento dedicato, che applica una gaussiana separabile. Se vi serve un effetto più esteso, eseguite lo strumento due volte.
Quale motore esegue la convoluzione?
Lo strumento usa l’operazione convolve della libreria sharp, basata su libvips. Il calcolo è esatto per i pesi inseriti e lo stesso input produce sempre lo stesso output.