# Convolução de imagem

Aplique seu próprio kernel de convolução a uma imagem. Insira uma matriz de pesos 3x3 ou 5x5, uma escala opcional que divide o resultado e um deslocamento que é adicionado em seguida; a ferramenta aplica o filtro a cada canal de cor. Crie filtros de nitidez, desfoque, bordas, relevo e movimento, teste kernels de livros didáticos ou faça protótipos de ideias de processamento de imagens sem escrever código.

## Perguntas frequentes

### Como insiro um kernel?

Digite 9 números para um kernel 3x3 ou 25 números para um kernel 5x5, separados por espaços, vírgulas ou quebras de linha, linha por linha, a partir do canto superior esquerdo. O padrão 0 -1 0 / -1 5 -1 / 0 -1 0 é um kernel clássico de nitidez. Cada peso deve estar entre -1000 e 1000.

### Para que serve a escala?

A soma ponderada de cada pixel é dividida pela escala antes de o deslocamento ser adicionado. Com o valor padrão 0, a ferramenta usa a soma do kernel quando ela é positiva e 1 caso contrário, o que preserva o brilho geral em kernels de desfoque e nitidez. Você pode inserir qualquer escala de até 1000 para normalizar um kernel por conta própria.

### Para que serve o deslocamento?

O deslocamento, de -255 a 255, é adicionado a cada resultado após o escalonamento. Kernels de borda e relevo costumam produzir valores próximos de zero; por isso, um deslocamento de 128 os leva ao cinza médio, onde as respostas positivas e negativas ficam visíveis. Resultados abaixo de 0 ou acima de 255 são limitados a esses valores.

### Com quais kernels é útil começar?

Um desfoque de caixa usa nove valores 1; um desfoque gaussiano usa 1 2 1 / 2 4 2 / 1 2 1; um detector de bordas usa -1 -1 -1 / -1 8 -1 / -1 -1 -1; e um efeito de relevo usa -2 -1 0 / -1 1 1 / 0 1 2. Para um desfoque mais intenso, use um kernel 5x5 com vinte e cinco valores 1.

### O filtro é aplicado a todos os canais?

O kernel é aplicado separadamente a cada canal de cor; assim, vermelho, verde e azul são filtrados da mesma maneira. O canal alfa é separado antes da filtragem e restaurado em seguida, portanto a transparência nunca fica desfocada nem mais nítida. O resultado é salvo como PNG.

### Por que o resultado fica preto ou branco?

Se a soma dos pesos do kernel for zero e nenhum deslocamento for usado, as áreas uniformes ficam pretas porque sua resposta é zero. Se a soma dos pesos for um número positivo alto e a escala for muito pequena, tudo fica branco. Use a escala automática ou adicione um deslocamento de 128 para ver a resposta completa.

### O tamanho da imagem muda?

Não, o resultado tem a mesma largura e altura que a imagem de entrada. Os pixels próximos à borda são filtrados usando os pixels vizinhos disponíveis nessa região. Imagens com mais de 4000 pixels de cada lado são reduzidas para caber antes da filtragem.

### Quais formatos posso enviar?

São compatíveis imagens JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF e AVIF de até 5 MB; arquivos animados usam o primeiro quadro. A imagem filtrada é baixada como um PNG sem perdas.

### Por que só kernels 3x3 e 5x5?

Esses dois tamanhos abrangem quase todos os filtros clássicos e mantêm cada solicitação rápida em imagens grandes. Desfoques maiores são feitos melhor com uma ferramenta de desfoque dedicada, que usa um gaussiano separável. Se precisar de um efeito mais amplo, execute a ferramenta duas vezes.

### Qual mecanismo executa a convolução?

A ferramenta usa a operação convolve da biblioteca sharp, baseada em libvips. O cálculo é exato para os pesos inseridos, e a mesma entrada sempre produz o mesmo resultado.

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