滤镜节点

../../../_images/compositing_node-types_CompositorNodeFilter.png

滤镜节点。

滤镜节点对图像执行各种常规滤镜效果。

输入

系数

控制经此节点后的输出图像上,滤镜的作用程度。

图像

标准化图像输入。

属性

类型

柔化(Soften),拉普拉斯过滤(Laplace),索贝尔(Sobel),维特(Prewitt)和克什(Kirsch)都根据矢量微积分和集合理论执行边缘检测(方式略有不同)。

  • 柔化

    在图像上执行轻微模糊效果。

    锐化

    增加图像对比度,尤其在边的位置。

    拉普拉斯过滤

    沿着边进行柔化。

    索贝尔

    在高亮区域创建图像负片效果。

    维特

    比使用索贝尔的效果更好。

    克什边缘检测

    在接近边缘的位置,产生比索贝尔或维特更好的混合效果。

    阴影

    使边的外缘变暗,产生类似斜面浮雕/凹凸的效果。

输出

图像

标准化图像输出。

范例

滤镜节点有七种模式,如图所示。
../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-1-original.png

原始图像。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-2-soften.png

柔化。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-3-sharpen.png

锐化。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-4-laplace.png

拉普拉斯。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-5-sobel.png

索贝尔(Sobel)。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-6-prewitt.png

维特(Prewitt)。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-7-kirsch.png

克什(Kirsch)。

../../../_images/compositing_types_filter_filter-node_example-8-shadow.png

阴影。