# Bildkonvolution

Använd din egen konvolutionskärna på en bild. Ange en 3x3- eller 5x5-matris med vikter, en valfri skala som resultatet divideras med och en förskjutning som läggs till efteråt. Verktyget kör sedan filtret över varje färgkanal. Skapa skärpe-, oskärpe-, kant-, relief- och rörelsefilter, testa kärnor från en lärobok eller experimentera med idéer för bildbehandling utan att skriva kod.

## Vanliga frågor

### Hur anger jag en kärna?

Skriv 9 tal för en 3x3-kärna eller 25 tal för en 5x5-kärna, separerade med mellanslag, kommatecken eller radbrytningar, rad för rad från det övre vänstra hörnet. Standardvärdet 0 -1 0 / -1 5 -1 / 0 -1 0 är en klassisk skärpningskärna. Varje vikt måste ligga mellan -1000 och 1000.

### Vad gör skalan?

Den viktade summan för varje pixel divideras med skalan innan förskjutningen läggs till. Om standardvärdet 0 används tar verktyget summan av kärnan när den är positiv och annars 1, vilket bevarar den övergripande ljusstyrkan för oskärpe- och skärpningskärnor. Du kan ange valfri skala upp till 1000 för att normalisera en kärna själv.

### Vad används förskjutningen till?

Förskjutningen, från -255 till 255, läggs till varje resultat efter skalningen. Kant- och reliefkärnor ger ofta värden kring noll, så en förskjutning på 128 flyttar dem till mellangrått där både positiva och negativa utslag syns. Resultat utanför intervallet 0 till 255 klipps bort.

### Vilka kärnor är bra att börja med?

En boxoskärpa består av nio ettor, en Gaussisk oskärpa är 1 2 1 / 2 4 2 / 1 2 1, en kantdetektor är -1 -1 -1 / -1 8 -1 / -1 -1 -1 och en reliefkärna är -2 -1 0 / -1 1 1 / 0 1 2. För en starkare oskärpa använder du en 5x5-kärna med tjugofem ettor.

### Tillämpas filtret på alla kanaler?

Kärnan körs separat på varje färgkanal, så rött, grönt och blått filtreras på samma sätt. Alfakanalen läggs åt sidan före filtreringen och återställs efteråt, så transparensen oskärpas eller skärps aldrig. Resultatet sparas som PNG.

### Varför blir resultatet svart eller vitt?

Om summan av kärnans vikter är noll och ingen förskjutning används blir jämna områden svarta, eftersom utslaget är noll. Om vikterna har en stor positiv summa och skalan är för liten klipps allt till vitt. Använd den automatiska skalan eller lägg till en förskjutning på 128 för att se hela utslaget.

### Ändras bildens storlek?

Nej, resultatet har samma bredd och höjd som originalet. Pixlar nära kanten filtreras med de grannpixlar som finns tillgängliga där. Bilder som är större än 4000 pixlar på någon sida skalas ned så att de får plats före filtreringen.

### Vilka format kan jag ladda upp?

Bilder i formaten JPEG, PNG, GIF, WebP, TIFF och AVIF på upp till 5 MB stöds, och animerade filer använder sin första bildruta. Den filtrerade bilden laddas ned som en förlustfri PNG.

### Varför bara 3x3- och 5x5-kärnor?

De här två storlekarna täcker nästan alla klassiska filter och håller varje begäran snabb även för stora bilder. Större oskärpa görs bäst med ett särskilt oskärpeverktyg som använder en separerbar Gaussisk funktion. Om du behöver en bredare effekt kan du köra verktyget två gånger.

### Vilken motor utför konvolutionen?

Verktyget använder operationen convolve i biblioteket sharp, som bygger på libvips. Beräkningen är exakt för de vikter du anger, och samma indata ger alltid samma utdata.

Vill du annonsera här?

[Mejla oss](mailto:hi@dennn.is?subject=Annonsera%20p%C3%A5%20OneClick%20Pro)

[Annons Pluginpaketet för agenter för WordPress.](https://sleekwp.com/?ref=oneclickpro)