Calcular radio de desenfoque y kernel gaussiano

La intensidad se interpreta como la desviación estándar gaussiana, o sigma, en píxeles. El resultado indica el radio necesario para abarcar tres desviaciones estándar a cada lado y el tamaño impar del kernel correspondiente. Está pensada para configurar bibliotecas de imagen, shaders, filtros de canvas y flujos de procesamiento con controles de desenfoque distintos. No se carga ni analiza ninguna imagen, y una misma entrada siempre genera la misma salida.

Convierta la intensidad en dimensiones utilizables

Las herramientas de imagen suelen describir el mismo desenfoque gaussiano mediante controles diferentes. Una interfaz solicita sigma, otra pide un radio y una función de convolución puede exigir el ancho completo del kernel. Esta calculadora relaciona esas representaciones de forma explícita. Interpreta la intensidad como sigma en píxeles y elige un radio que cubre desde menos tres sigma hasta más tres sigma. Ese intervalo conserva prácticamente todo el peso útil de una distribución gaussiana sin hacer infinita la convolución. El radio es el entero superior de tres veces la intensidad, porque un límite fraccionario todavía requiere una posición de píxel completa. Después, el tamaño del kernel se obtiene multiplicando el radio por dos y sumando uno: un lado, el píxel central y las posiciones equivalentes del otro lado. Por ejemplo, una intensidad de dos produce un radio de seis y un kernel de trece píxeles.

Interprete correctamente el radio y el tamaño

El resultado `gaussian_radius` representa cuántas posiciones vecinas se muestrean en cada dirección desde el centro; no es el ancho total. Un radio de seis alcanza seis píxeles a izquierda y derecha en una pasada horizontal, o seis arriba y abajo en una pasada vertical. `kernel_size` incluye ambos lados y el centro, por lo que siempre es un entero positivo impar. Algunas bibliotecas aceptan directamente este tamaño, mientras que otras reciben el radio o sigma y calculan sus propios coeficientes. Compruebe qué magnitud espera la API de destino. Los valores devueltos describen la geometría, no los pesos. Para obtenerlos, evalúe la función gaussiana en cada desplazamiento entero y normalice el conjunto para que sume uno. En dos dimensiones suele aplicarse el kernel unidimensional en pasadas horizontal y vertical separadas, con el mismo resultado y mucho menos trabajo que una convolución cuadrada completa.

Gestione cero, fracciones y diferencias visuales

Una intensidad de cero significa que no hay desenfoque: devuelve radio cero y tamaño uno, es decir, una operación identidad que solo contiene el píxel central. Se admiten valores fraccionarios positivos para suavizados sutiles. Como el radio se redondea hacia arriba, el kernel solo cambia cuando tres veces la intensidad cruza un entero, aunque los coeficientes gaussianos varíen continuamente. Se rechazan intensidades negativas porque una desviación estándar no puede ser negativa; la calculadora no toma el valor absoluto ni corrige silenciosamente la entrada. La estimación emplea un corte de tres sigma, un equilibrio práctico habitual entre exactitud y coste. Otro programa puede escoger dos o cuatro sigma, imponer un radio máximo o usar una aproximación propia. También influyen el espacio de color, el tratamiento de bordes y alfa, la precisión y el remuestreo. Documente esas decisiones junto a las dimensiones si necesita una reproducción exacta.