集 降噪 美颜 虚化 增强 为一体的极速图像润色算法 附Demo程序

以2015年8月份之时段,决心学习图像算法。

差一点将当下市场上的图像算法相关书籍都看了千篇一律全副,

资本有限,采取淘宝买二手书,长期驻扎留深圳图书馆之做法,

快总是非常缓慢,学习算法不得其法。

尽管如此将当下持有图书都扣留罢了,有那一点点端倪,

可是感觉并未另外实战经验,或者说其实的面世。

那么时候正好看到ImageShop的等同篇稿子,《同一种植具有细节保留功能的磨皮算法。》

眼馋及最,在是情形下,鉴于我安然无恙出身,逆向功底还算扎实。

对是算法进行了,长达到1单月的逆向工作。

理所当然其实还多日,还是针对算法流程的掌握上花之比多。

新生,结合一个开源工程的如出一辙截代码(https://github.com/glshort/MapReady),

斯工程今天总的来说还是一个不利的修材料。

建议来趣味之校友可以费时可以看。

马上重要关押的代码是https://github.com/glshort/MapReady/blob/master/src/libasf_raster/kernel.c

设继,我对lee降噪算法进行了崭新的解读及整治。

出现自己率先独图像算法。

发生了这次算法的经历后,对连续学习其他算法而言,入门了,就哼惩治了。

正巧开学图像算法的同室可以用当下卖代码,入个山头。《享受用于学习C++图像处理的代码示例》

自己最不引进,基础知识都并未明白好,就利用诸如
opencv这样的堆栈,所谓快速入门。

相信自己,后面你见面发现,你现在偷的懒,以后或要补回来的。

一经您及自身说你死努力,也从未取得。

本身拿保留态度,如果您无将市场上具备有关书籍看同样遍,你或许真还不够努力。

后当然我为来一段时间一直当研究图像算法,而上年深度上大火了平将下。

自身吧从来不断进去举行,理解原理之后,自然为会知道弊端在何。

出一段时间我的劳作任务便是啊深度上做有前方于传来方面的算法优化,

倘若同事只待拿训练好的模型丢给自己去做集成就行了。

本身一个丁包了安卓与iOS的api接口给上层调用,也没有啥难度,就是体力在。

席卷前段时间腾讯的ncnn开源出来了,有格外精力去开这个业务,其实说白了呢是体力活。

最为近几个月我当研音频算法,没什么难度,一对接百对接,也酷有意思的,

当数码来矣时序维度之后,确实比较麻烦理解。

自非极端情愿失去做深度上之重点因是,训练这块也是体力活为主,像我这种懒人,不思量去决定那种内心。

这样懒懒散散,也尽快一年了。

当时段时日发出无数网友被自身发邮件,问底问题成堆。

然而起段子时间,确实多丁关注胶片滤镜算法。

这实在也远非啥难度,市面上绝大数APP用之是3d lut算法。

卿问问我怎么理解的?

自身管vscoCam的算法完完整整逆向出来了,你说自家岂懂得之?

去年及 ImageShop 博主 共事半年多,互相学习,对自己啊是受益良多。

近年来异博客产出了森干货。

咨询我怎么博客不写了,不更新了。

精力有限啊,大多数时日因故来歇大觉了。

啊,说掉正题。

早苏醒,想到一个更上一层楼lee降噪算法的笔触,下床,编码验证。

完成,收工。

比方题所说,我拿lee降噪算法改造成为,降噪 美颜 虚化 增强
为一体的极速算法,

公问问我怎么形成的,应该是昨晚周公托的梦乡。

落得基本上组 前后对比图,关注下人物的眼睛和皮肤。

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水润润的觉得,真好。

供demo程序让大伙儿试用。

1080P图像于博主I5的破机子上,耗时40ms左右。

算法单线程,不使simd指令集(编译器的增进指令集也让我关了),omp异步之类的主意,纯C实现,
纯纯的。

PS:有逆向功底的,可以逆向看一下,代码抠出来好直接编译的。

演示程序暂勿提供算法参数强度调节,采用精炼的于适应方式。

嗯,因为我懒。

正好出炉,没做过多之处理。

下载地址:demo程序下载

同时累了,该睡觉回笼觉去矣。

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