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如何使用Opencv+Python實現圖像運動模糊和高斯模糊

發布時間:2021-04-07 10:40:49 來源:億速云 閱讀:684 作者:小新 欄目:開發技術

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:

如何使用Opencv+Python實現圖像運動模糊和高斯模糊

運動模糊效果:

如何使用Opencv+Python實現圖像運動模糊和高斯模糊

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:

如何使用Opencv+Python實現圖像運動模糊和高斯模糊

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!

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