您好,登錄后才能下訂單哦!
這篇文章給大家分享的是有關如何使用Opencv+Python實現圖像運動模糊和高斯模糊的內容。小編覺得挺實用的,因此分享給大家做個參考,一起跟隨小編過來看看吧。
運動模糊:由于相機和物體之間的相對運動造成的模糊,又稱為動態模糊
Opencv+Python實現運動模糊,主要用到的函數是cv2.filter2D()
:
# coding: utf-8 import numpy as np import cv2 def motion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 這里生成任意角度的運動模糊kernel的矩陣, 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()
原圖:
運動模糊效果:
高斯模糊:圖像與二維高斯分布的概率密度函數做卷積,模糊圖像細節
Opencv+Python實現高斯模糊,主要用到的函數是cv2.GaussianBlur()
:
# 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:
感謝各位的閱讀!關于“如何使用Opencv+Python實現圖像運動模糊和高斯模糊”這篇文章就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學到更多知識,如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
免責聲明:本站發布的內容(圖片、視頻和文字)以原創、轉載和分享為主,文章觀點不代表本網站立場,如果涉及侵權請聯系站長郵箱:is@yisu.com進行舉報,并提供相關證據,一經查實,將立刻刪除涉嫌侵權內容。