GaussianBlurFilterOptions

Inheritance: java.lang.Object, com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.FilterOptionsBase, com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.ConvolutionFilterOptions

All Implemented Interfaces: com.aspose.internal.imagefilters.convolution.gaussianblur.IGaussianBlurOptions, com.aspose.internal.imagefilters.convolution.ISquareConvolutionKernel

public class GaussianBlurFilterOptions extends ConvolutionFilterOptions implements IGaussianBlurOptions, ISquareConvolutionKernel

Las opciones del filtro de desenfoque gaussiano.

Constructores

Constructor	Descripción
GaussianBlurFilterOptions(int size, double sigma)	Inicializa una nueva instancia de la clase GaussianBlurFilterOptions.
GaussianBlurFilterOptions()	Inicializa una nueva instancia de la clase GaussianBlurFilterOptions.

Métodos

Método	Descripción
getKernel()	Obtiene el tamaño del núcleo gaussiano.
getSize()	Obtiene el tamaño del núcleo gaussiano.
setSize(int value)	El tamaño del kernel gaussiano.
getSigma()	Obtiene la sigma del núcleo gaussiano (suavizado).
setSigma(double value)	El sigma del kernel gaussiano (suavizado).
getRadius()	Obtiene el radio del kernel gaussiano ISquareConvolutionKernel.
setRadius(int value)	El radio del kernel gaussiano ISquareConvolutionKernel.

Example: The following example applies various types of filters to a raster image.

String dir = "c:\\temp\\";

com.aspose.imaging.Image image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterImage) image;

    // Aplica un filtro mediano con un tamaño de rectángulo de 5 a toda la imagen.
    rasterImage.filter(rasterImage.getBounds(), new com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.MedianFilterOptions(5));
    rasterImage.save(dir + "sample.MedianFilter.png");
} finally {
    image.dispose();
}

image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterImage) image;

    // Aplica un filtro de suavizado bilateral con un tamaño de kernel de 5 a toda la imagen.
    rasterImage.filter(rasterImage.getBounds(), new com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.BilateralSmoothingFilterOptions(5));
    rasterImage.save(dir + "sample.BilateralSmoothingFilter.png");
} finally {
    image.dispose();
}

image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterImage) image;

    // Aplica un filtro de desenfoque gaussiano con un radio de 5 y un valor sigma de 4.0 a toda la imagen.
    rasterImage.filter(rasterImage.getBounds(), new com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.GaussianBlurFilterOptions(5, 4.0));
    rasterImage.save(dir + "sample.GaussianBlurFilter.png");
} finally {
    image.dispose();
}

image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterImage) image;

    // Aplica un filtro Gauss-Wiener con un radio de 5 y un valor de suavizado de 4.0 a toda la imagen.
    rasterImage.filter(rasterImage.getBounds(), new com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.GaussWienerFilterOptions(5, 4.0));
    rasterImage.save(dir + "sample.GaussWienerFilter.png");
} finally {
    image.dispose();
}

image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterImage) image;

    // Aplica un filtro wiener de movimiento con una longitud de 5, un valor de suavizado de 4.0 y un ángulo de 90.0 grados a toda la imagen.
    rasterImage.filter(rasterImage.getBounds(), new com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.MotionWienerFilterOptions(10, 1.0, 90.0));
    rasterImage.save(dir + "sample.MotionWienerFilter.png");
} finally {
    image.dispose();
}

image = com.aspose.imaging.Image.load(dir + "sample.png");
try {
    com.aspose.imaging.RasterImage rasterImage = (com.aspose.imaging.RasterImage) image;

    // Aplica un filtro de nitidez con un tamaño de kernel de 5 y un valor sigma de 4.0 a toda la imagen.
    rasterImage.filter(rasterImage.getBounds(), new com.aspose.imaging.imagefilters.filteroptions.SharpenFilterOptions(5, 4.0));
    rasterImage.save(dir + "sample.SharpenFilter.png");
} finally {
    image.dispose();
}

GaussianBlurFilterOptions(int size, double sigma)

public GaussianBlurFilterOptions(int size, double sigma)

Inicializa una nueva instancia de la clase GaussianBlurFilterOptions.

Parameters:

Parámetro	Tipo	Descripción
size	int	El tamaño del kernel gaussiano..
sigma	double	La sigma del kernel gaussiano.

GaussianBlurFilterOptions()

public GaussianBlurFilterOptions()

Inicializa una nueva instancia de la clase GaussianBlurFilterOptions.

getKernel()

public double[][] getKernel()

Obtiene el tamaño del núcleo gaussiano.

Returns: double[][] - el tamaño del kernel gaussiano.

getSize()

public int getSize()

Obtiene el tamaño del kernel gaussiano. Debe ser un valor impar positivo distinto de cero.

Returns: int - el tamaño del kernel gaussiano.

setSize(int value)

public void setSize(int value)

El tamaño del kernel gaussiano. Debe ser un valor impar positivo distinto de cero.

Parameters:

Parámetro	Tipo	Descripción
valor	int	el tamaño del kernel gaussiano.

getSigma()

public double getSigma()

Obtiene el sigma del kernel gaussiano (suavizado). Debe ser un valor positivo distinto de cero.

Returns: double - el sigma del kernel gaussiano (suavizado).

setSigma(double value)

public void setSigma(double value)

El sigma del kernel gaussiano (suavizado). Debe ser un valor positivo distinto de cero.

Parameters:

Parámetro	Tipo	Descripción
valor	double	el sigma del kernel gaussiano (suavizado).

getRadius()

public final int getRadius()

Obtiene el radio del kernel gaussiano ISquareConvolutionKernel.

Returns: int - el radio del kernel gaussiano ISquareConvolutionKernel.

setRadius(int value)

public final void setRadius(int value)

El radio del kernel gaussiano ISquareConvolutionKernel.

Parameters:

Parámetro	Tipo	Descripción
valor	int	el radio del kernel gaussiano ISquareConvolutionKernel.