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【小安教程】教你开启 安卓5.0状态栏高斯模糊特效 绝对美美哒！
爱Tina 14583 84
本帖最后由 爱Tina 于
11:01 编辑
小安之前在大赞！一帖中教给大家把通知栏背景做成毛玻璃效果。可是此方法只能适用于4.1-4.4版本，安卓5.0以上无法使用。今天小安就教大家把安卓5.0的通知栏背景也做成毛玻璃效果。效果非常好，推荐大家使用。
效果图对比：左为修改前，右为修改后。
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软件名称：状态栏高斯模糊Blurred-System-UI for 5.0
下载地址：安卓论坛首发汉化版 谢谢的汉化游客，如果您要查看本帖隐藏内容请
安装使用方法：
1.安卓版本5.0以上机友们先确认安装好了Xposed 框架（）。在安装上状态栏高斯模糊Blurred-System-UI。
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2.在xposed模块中记得勾选Blurred System UI，完成加载。先不急着重启。
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3.点击进入软件，按下图的注释进行设置。
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4.重启之后等待生效吧！
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小安点评：
& && & 毛玻璃效果盛行的今天，不给自己搞个漂亮的状态栏怎么能行。安卓5.0整体风格都很漂亮，都是状态栏丑翔了，装上状态栏高斯模糊Blurred System UI之后小丑鸭变金凤凰，小安真是爱不释手啊，没事就下拉状态栏玩，不知道是不是一种病？
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毛玻璃效果盛行
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你开启 安卓5.0状态栏高斯模糊特效
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Blurred System UIBlurred System UI
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支持了，谢谢分享
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1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、高分 在线求PS高手还原一张被高斯模糊过的照片_百度知道
高分 在线求PS高手还原一张被高斯模糊过的照片
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能模糊为主高斯模糊主要是一种动态模糊，说白了，以数码相机拍出来的为主，我的是PS CS3，比如说拍摄的比较有动感的照片或图像，目前主要用的就是这两种模糊了。而智能模糊则主要用于对静态照片或图像的处理上，都是一种对图像的修饰，可以最大程度上还原数码相机拍的景物的原始状态，用高斯模糊会比较好，动感非常强烈，至于特殊模糊，平时用不到，用了这么多年的PS，没研究过，其它的也不清楚
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否则无法恢复，最多也就是锐化一下。
你想把一个已经生成jpg文件的模糊图片变清晰，但是还是没办法变得如原来那样除非有PSD（原）文件，或者有未被模糊你的原图
你尝试先用滤镜中的锐化，再加大图像对比度的调节，可以略微改观，但不能完全还原成原来的样子。
无解。没人能把打碎的鸡蛋再使它恢复原状。模糊过了细节已经丢失掉了。
高斯模糊的相关知识
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贴数:1&分页:小义~就哽自银嘚以国媚衄发信人: David9 (小义~就哽自银嘚以国媚衄), 信区: Programming
标&&题: Re: 【求】高斯模糊算法（最好是c语言的）^_^
发信站: BBS 水木清华站 (Sat Oct 11 16:17:09 2003), 转信 &&&&&&&&&& 设模版是M(x, y)，图像是I(x, y)，高斯滤波就是 &&&&&&&&&& M * I &&&&&&&&&& 直接算复杂度是 N^2*M^2，N是图像的边长，M是模版的边长， && 如果转到频域算，也就是 &&&&&&&&&& M*I = F'(F(M)xF(I));&&&&(F'是反富立叶变换） &&&&&&&&&& 复杂度就变成NlogN + N^2 + NlogN，也就是N^2了，而且F(M)是可以 && 预先算好或者直接在频域生成的....
【 在 SIO (SIO) 的大作中提到: 】
: 能具体点吗？
: 比如那本书
: 那个地方我的载？
: ^_^，太菜，惨！
&&&& -- && Wherever you go ... Whatever you do ...
&&&&&& I will be right here waiting for you ... &&&& ※ 修改:·David9 于 Oct 11 16:18:32 修改本文·[FROM: 166.111.160.163]
※ 修改:·David9 于 Oct 11 16:19:23 修改本文·[FROM: 166.111.160.163]
※ 来源:·BBS 水木清华站 smth.org·[FROM: 166.111.160.163]
文章数:1&分页:
抽奖到手软！将狂欢进行到底！谁能告诉我用高斯模糊怎么磨皮？求··_百度知道
谁能告诉我用高斯模糊怎么磨皮？求··
1.打开图片，双击背景图层解锁，复制一层，进行高斯模糊，适当即可。2.把图层0拉到复制图层上面，建立蒙版，用黑色的画笔涂抹需要处理的区域。(不需要的就别去涂抹了)
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13。&&&nbsp，给图层加上蒙版如图1;图20&gt。&nbsp.+&&lt，然后用画笔把衣服部分涂上颜色;&&Alt&nbsp、创建亮度/对比度调整图层。大家可以去鼠绘区查看下详细教程这里就不再详叙，把前景颜色设置为;&&lt，数值自定、适当的把图片锐化一下（滤镜&图23&gt，再用白色画笔透明度为10%左右涂抹脸上有色块的地方;&lt。&&&lt，需要勾出局部的发丝路径，刚才模糊的图片不见了;图21&&nbsp，图层不透明度改为;&U去色.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="&nbsp，后面会再磨次皮。&图32&gt，按住Alt键加上图层蒙版用白色画笔涂抹头发反光部分加强头发的质感;&图4&&nbsp，腮红及眼影效果://f;+&图30&&nbsp，给人物磨皮，笔刷需要选择柔边的那种透明度为50%左右如图2;U去色，不过人物衣服和背景不太融合;16，透明度为;&Shift&nbsp。&图18&图24&gt，新建一个图层盖印图层，图层不透明度为;图27&gt。&&图5&&&&&&&&图6&gt，放好位置如图27;&lt。这种磨皮方法是本人独创的：55%左右;14，到这一步背景部分制作完成，盖印图层，不过原图比较模糊;图31&gt，确定后把图层混合模式改为“滤色”;图25&&nbsp，确定后把图层混合模式改为“叠加”，效果如图24，数值为3，选择渐变工具颜色设置为黑白。&nbsp。&nbsp，开始涂抹头发部分，用橡皮工具擦去除脸部的其它地方效果如图29，按Ctrl&nbsp，盖印图层，效果如图14;图3&gt，其它部分处理方法相同;7，这个就是按住Alt的用处（把蒙版直接填充了黑色），稍微把左眼局部放大。&nbsp、这一步处理人物五官。准备下次再单独写个教程介绍这种磨皮方法。到这一步人物的修复基本完成;&nbsp、新建一个图层;图19&~调出高光选区，不过这次详细讲解一下，选择涂抹工具。&nbsp，而且人物没有任何失真的感觉，填充白色、打开下图的素材图片;&lt。这时你会发现图片没有任何变换：滤镜&nbsp，按Ctrl&nbsp。2。&Shift&nbsp，整体修饰下细节;Alt&&lt，效果如图31，然后按住Alt键加上图层蒙版;&nbsp。磨皮后有的地方会有色块。&nbsp，证明之前的磨皮方法非常精细;17，效果如图10;&图14&gt，注意好手感;高斯模糊，盖印图层。&nbsp。大致效果如图28，按Ctrl&nbsp，完成最终效果;+&图7&19;&&nbsp，再用减淡工具突出眼珠的反光部分，顺着头发涂抹，把照片调白了很多;&&nbsp，如图30、新建一个图层，然后把图层混合模式改为“颜色减淡”.com/zhidao/wh%3D450%2C600/sign=bfd92dd21bd5ad6eaaac6ceeb4fb15ed/cf1b9d16fdfaaf519e1c97a98c5494eef01f7a2c.hiphotos。&nbsp、把够好的人物图片拖进来;&&&nbsp，效果如图9;+&&&图13&&+&nbsp，皮肤及衣服上有杂色的地方涂抹;&nbsp。&15。这样磨皮的方法非常自然快捷;12。&图26&&lt，现在基本上人物脸上的杂点及色块消除了，参数设置如图18。新建一个图层;&nbsp，给人物加上淡淡的口红;&+&nbsp，执行、新建一个图层;&图10&5;&&lt.hiphotos，用钢笔工具勾出眼睛的轮廓;&&lt，效果如图20，参数设置如图5-8，执行、然后选择白色画笔，然后把人物部分勾出来勾图方法自定;图17&gt。其它模糊的地方在后面会处理，新建一个图层，然后拉出图25所示的黑白线性渐变;~调出高光选区，这个是PS自带的;&+&&nbsp，也是用同样的方法不过模糊的数值会大一点;&&&&lt，数值为12左右;&&&nbsp，19;&lt，效果如图15，图层混合模式改为“色相”，再复制，盖印图层;锐化&nbsp，之前的教程都有用过;J复制一层;&&gt，图层不透明度改为，下面换下颜色;图1&&gt。下面再美白，然后在人物脸上，简单调整下颜色;+&&高斯模糊;8;图11&&+&nbsp，效果如图22;&9;10;+&+&nbsp。&Alt&&nbsp：80%;&&18，参数设置如图21.baidu，然后再副本执行.baidu，用磨皮软件很多时候会破坏人物的轮廓部分、创建曲线调整图层：#9CEDE0、新建一个图层，按Ctrl&nbsp，效果如图12、新建一个图层;模糊&nbsp，磨皮部分基本完成://f：80%：滤镜&11;&6，曲线的调整幅度都很小;&&图29&&USM锐化）;3;E盖印图层、新建一个图层;模糊&&图15&&4，处理的时候需要细致一点;&&图33&图22&gt.jpg" esrc="http，转为选区后用加深工具加深内部边缘;&lt，然后再画笔描边;高斯模糊;&gt。不过脸上调白后几乎没有什么杂色：50%、这一步处理人物头发。&+&nbsp1，按Ctrl&图16&&nbsp，确定后按住Alt键再按图层面板下面的蒙版按钮，数值为6、创建曲线调整图层;Shift&nbsp。&&nbsp、新建一个图层;&图12&gt，对绿色及蓝色进行调整;&lt，同时把眼珠加深.baidu，效果如图32、打开原图素材，填充白色;&lt.com/zhidao/pic/item/cf1b9d16fdfaaf519e1c97a98c5494eef01f7a2c，适当加大对比度，然后选择一款杂点较多的笔刷如下图、创建曲线调整图层：滤镜&图9&gt，图层不透明度为;&&gt，如果找不到可以选择复位笔刷.com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=bb4afc20a76ef2d3ec437ed/cf1b9d16fdfaaf519e1c97a98c5494eef01f7a2c;&图2&21，确定后再按Ctrl&nbsp、基本效果出来了;&lt://f;&图28&&模糊&图8&gt，效果如图26;<a href="&20、新建一个图层。涂抹的时候不要涂抹人物的轮廓部分确保不影响人物构造，五官修好后人物立刻清晰起来，把人物脸上有反光的地方涂亮一点。&nbsp：80%;&nbsp，把背景图层复制一层;&nbsp、选择减淡工具透明度10%左右，把背景图层复制一层
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太棒了打了这么多谢谢
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用套索工具粗略选中需要磨皮的部位滤镜——高斯模糊（根据预览选择适当参数即可）
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出门在外也不愁今天看啥 热点：
快速高斯模糊算法，高斯模糊算法刚才发现一份快速高斯模糊的实现。
源地址为：/processing/gaussian_blur_1.php
作者信息为: Fast Gaussian Blur v1.3
by Mario Klingemann &&
processing源码: /processing/fastblur.pde效果图：
转为C语言实现版本。 代码如下:
// Fast Gaussian Blur v1.3
// by Mario Klingemann &&
// C version updated and performance optimization by tntmonks()
// One of my first steps with Processing. I am a fan
// of blurring. Especially as you can use blurred images
// as a base for other effects. So this is something I
// might get back to in later experiments.
// What you see is an attempt to implement a Gaussian Blur algorithm
// which is exact but fast. I think that this one should be
// relatively fast because it uses a special trick by first
// making a horizontal blur on the original image and afterwards
// making a vertical blur on the pre-processed image. This
// is a mathematical correct thing to do and reduces the
// calculation a lot.
// In order to avoid the overhead of function calls I unrolled
// the whole convolution routine in one method. This may not
// look nice, but brings a huge performance boost.
// v1.1: I replaced some multiplications by additions
and added aome minor pre-caclulations.
Also add correct rounding for float-&int conversion
// v1.2: I completely got rid of all floating point calculations
and speeded up the whole process by using a
precalculated multiplication table. Unfortunately
a precalculated division table was becoming too
huge. But maybe there is some way to even speed
up the divisions.
// v1.3: Fixed a bug that caused blurs that start at y&0
to go wrong. Thanks to Jeroen Schellekens for
finding it!
void GaussianBlur(unsigned char* img, unsigned
int x, unsigned int y, unsigned int w, unsigned int h, unsigned int comp, unsigned int radius)
unsigned int i,
radius = min(max(1, radius), 248);
unsigned int kernelSize = 1 + radius * 2;
unsigned int* kernel = (unsigned int*)malloc(kernelSize* sizeof(unsigned int));
memset(kernel, 0, kernelSize* sizeof(unsigned int));
unsigned int(*mult)[256] = (unsigned int(*)[256])malloc(kernelSize * 256 * sizeof(unsigned int));
memset(mult, 0, kernelSize * 256 * sizeof(unsigned int));
unsigned int sum = 0;
for (i = 1; i & i++){
unsigned int szi = radius -
kernel[radius + i] = kernel[szi] = szi*
sum += kernel[szi] + kernel[szi];
for (j = 0; j & 256; j++){
mult[radius + i][j] = mult[szi][j] = kernel[szi] *
kernel[radius] = radius*
sum += kernel[radius];
for (j = 0; j & 256; j++){
mult[radius][j] = kernel[radius] *
unsigned int
unsigned int
xl, yl, yi, ym,
unsigned int
read, ri, p,
unsigned int imgWidth =
unsigned int imgHeight =
unsigned int imageSize = imgWidth*imgH
unsigned char * rgb = (unsigned char *)malloc(sizeof(unsigned char) * imageSize * 3);
unsigned char * r =
unsigned char * g = rgb + imageS
unsigned char * b = rgb + imageSize * 2;
unsigned char * rgb2 = (unsigned char *)malloc(sizeof(unsigned char) * imageSize * 3);
unsigned char * r2 = rgb2;
unsigned char * g2 = rgb2 + imageS
unsigned char * b2 = rgb2 + imageSize * 2;
for (size_t yh = 0; yh & imgH ++yh) {
for (size_t xw = 0; xw & imgW ++xw) {
n = xw + yh* imgW
r[n] = img[p];
g[n] = img[p + 1];
b[n] = img[p + 2];
unsigned int Zero = 0;
//max(0, x);
x = x ^ ((x ^ Zero) & -(x & Zero));
//max(0, y);
y = Zero ^ ((Zero ^ y) & -(Zero & y));
w = x + w - max(0, (x + w) - imgWidth);
h = y + h - max(0, (y + h) - imgHeight);
yi = y*imgW
for (yl = yl & yl++){
for (xl = xl & xl++){
cb = cg = cr = sum = 0;
for (i = 0; i & kernelS i++){
read = ri +
if (read &= x && read & w)
cr += mult[i][r[read]];
cg += mult[i][g[read]];
cb += mult[i][b[read]];
sum += kernel[i];
r2[ri] = cr /
g2[ri] = cg /
b2[ri] = cb /
yi += imgW
yi = y*imgW
for (yl = yl & yl++){
riw = ym*imgW
for (xl = xl & xl++){
cb = cg = cr = sum = 0;
read = xl +
for (i = 0; i & kernelS i++){
if (ri & h && ri &= y)
cr += mult[i][r2[read]];
cg += mult[i][g2[read]];
cb += mult[i][b2[read]];
sum += kernel[i];
read += imgW
p = (xl + yi)*
img[p] = (unsigned char)(cr / sum);
img[p + 1] = (unsigned char)(cg / sum);
img[p + 2] = (unsigned char)(cb / sum);
yi += imgW
free(rgb);
free(rgb2);
free(kernel);
free(mult);
　　该代码，将二维数组进一步优化后可提升一定的速度。
在博主机子上测试一张的图像，模糊半径为10的情况下，耗时4s.
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