svg feGaussianBlur：stdDeviation 和大小之间的相关性
svg feGaussianBlur: correlation between stdDeviation and size
当我在 Inkscape 中将一个对象模糊 10% 时，它会得到一个带有 feGaussionBlur 的滤镜，其 stdDeviation 为 10% * size / 2。
然而，过滤器的大小为 124%（它实际上有那么大，Inkscape 不会增加一点只是为了安全起见）。
这个数字是从哪里来的？我的猜测是 100% + 2.4 * (2*stdDeviation/size)，但是这个 2.4 从何而来？
此滤镜基元对输入图像执行高斯模糊。
高斯模糊核是归一化卷积的近似：
G(x,y) = H(x)I(y)
在哪里
H(x) = exp(-x2/ (2s2)) / sqrt(2* pis2)
和
I(y) = exp(-y2/ (2t2)) / sqrt(2 pi*t2)
其中 's' 是 x 方向的标准偏差，'t' 是 y 方向的标准偏差，由“stdDeviation”指定。
‘stdDeviation’的值可以是一个或两个数字。如果提供了两个数字，第一个数字表示沿当前坐标系的 x 轴的标准偏差值，第二个值表示 Y 中的标准偏差。如果提供一个数字，则该值将同时用于 X 和Y.
即使只为“stdDeviation”提供一个值，也可以将其实现为可分离卷积。
对于较大的 's' 值（s >= 2.0），可以使用一个近似值：三个连续的框模糊构建一个分段二次卷积核，它将高斯核近似到大约 3 %.
让 d = floor(s * 3*sqrt(2*pi)/4 + 0.5)
...如果 d 是奇数，使用三个大小为 'd' 的框模糊，以输出像素为中心。
...如果 d 是偶数，则两个大小为 'd' 的框模糊（第一个以输出像素和左侧的像素边界为中心，第二个以输出像素之间的像素边界为中心像素和右边的一个）和一个大小为 'd+1' 的框模糊，以输出像素为中心。
Note: the approximation formula also applies correspondingly to 't'.*
当我在 Inkscape 中将一个对象模糊 10% 时，它会得到一个带有 feGaussionBlur 的滤镜，其 stdDeviation 为 10% * size / 2。
然而，过滤器的大小为 124%（它实际上有那么大，Inkscape 不会增加一点只是为了安全起见）。
这个数字是从哪里来的？我的猜测是 100% + 2.4 * (2*stdDeviation/size)，但是这个 2.4 从何而来？
此滤镜基元对输入图像执行高斯模糊。
高斯模糊核是归一化卷积的近似：
G(x,y) = H(x)I(y)
在哪里
H(x) = exp(-x2/ (2s2)) / sqrt(2* pis2)
和
I(y) = exp(-y2/ (2t2)) / sqrt(2 pi*t2)
其中 's' 是 x 方向的标准偏差，'t' 是 y 方向的标准偏差，由“stdDeviation”指定。
‘stdDeviation’的值可以是一个或两个数字。如果提供了两个数字，第一个数字表示沿当前坐标系的 x 轴的标准偏差值，第二个值表示 Y 中的标准偏差。如果提供一个数字，则该值将同时用于 X 和Y.
即使只为“stdDeviation”提供一个值，也可以将其实现为可分离卷积。
对于较大的 's' 值（s >= 2.0），可以使用一个近似值：三个连续的框模糊构建一个分段二次卷积核，它将高斯核近似到大约 3 %.
让 d = floor(s * 3*sqrt(2*pi)/4 + 0.5)
...如果 d 是奇数，使用三个大小为 'd' 的框模糊，以输出像素为中心。 ...如果 d 是偶数，则两个大小为 'd' 的框模糊（第一个以输出像素和左侧的像素边界为中心，第二个以输出像素之间的像素边界为中心像素和右边的一个）和一个大小为 'd+1' 的框模糊，以输出像素为中心。
Note: the approximation formula also applies correspondingly to 't'.*