图片模糊和灰度处理，边界检测

图像卷积和滤波的一些知识

滤波过程：对图像的每一个像素点，计算他邻域的像素和滤波器矩阵（卷积核）的对应元素的乘积，然后加起来作为该点的像素值

卷积和协相关： 对图像和滤波矩阵进行逐个的元素相乘再求和的操作就相当于将一个二维函数转移到另一个二维函数的所有位置，这个操作就是卷积或者协相关

• 区别： 卷积要先对滤波矩阵进行180的翻转

滤波器的规则：

• 滤波器大小为奇数，有中心有半径： 如3X3，5X5
• 滤波器所有元素之和为1，保证图片亮度不变。>1 更亮，<1 变暗
• 出现负数和大于255直接截断或者取绝对值

图像知识：

一个图片有宽高，在屏幕上他的宽高分别代表了宽多少个像素，高有多少个像素，一个像素点有四个值：r,g,b,a。那么遍历图像的所有像素有：

for (let i = 0; i < picture.width; i++) {
    for (let j = 0; j < picture.height; j++) {
        let k = (j * width + i) * 4;
        pixes[k] // r
        pixes[k+1] // g
        pixes[k+2] // b
        pixes[k+3] // a
    }
}

高斯模糊：

实例：
1.高斯模糊

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