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Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

转载 作者:qq735679552 更新时间:2022-09-28 22:32:09 47 4
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运动模糊:由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊,又称为动态模糊 。

opencv+python实现运动模糊,主要用到的函数是cv2.filter2d():

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# coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
def motion_blur(image, degree = 12 , angle = 45 ):
   image = np.array(image)
   # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高
   m = cv2.getrotationmatrix2d((degree / 2 , degree / 2 ), angle, 1 )
   motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree))
   motion_blur_kernel = cv2.warpaffine(motion_blur_kernel, m, (degree, degree))
   motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree
   blurred = cv2.filter2d(image, - 1 , motion_blur_kernel)
   # convert to uint8
   cv2.normalize(blurred, blurred, 0 , 255 , cv2.norm_minmax)
   blurred = np.array(blurred, dtype = np.uint8)
   return blurred
img = cv2.imread( './9.jpg' )
img_ = motion_blur(img)
cv2.imshow( 'source image' ,img)
cv2.imshow( 'blur image' ,img_)
cv2.waitkey()

原图:

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

运动模糊效果:

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

高斯模糊:图像与二维高斯分布的概率密度函数做卷积,模糊图像细节 。

opencv+python实现高斯模糊,主要用到的函数是cv2.gaussianblur()

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# coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread( './9.jpg' )
img_ = cv2.gaussianblur(img, ksize = ( 9 , 9 ), sigmax = 0 , sigmay = 0 )
cv2.imshow( 'source image' ,img)
cv2.imshow( 'blur image' ,img_)
cv2.waitkey()

高斯模糊效果:

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

总结 。

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对我的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接 。

原文链接:https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/82317181 。

最后此篇关于Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。

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