Opencv+Python實(shí)現(xiàn)圖像運(yùn)動模糊和高斯模糊的示例
運(yùn)動模糊:由于相機(jī)和物體之間的相對運(yùn)動造成的模糊,又稱為動態(tài)模糊
Opencv+Python實(shí)現(xiàn)運(yùn)動模糊,主要用到的函數(shù)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) # 這里生成任意角度的運(yùn)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(yùn)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(shù)做卷積,模糊圖像細(xì)節(jié)
Opencv+Python實(shí)現(xiàn)高斯模糊,主要用到的函數(shù)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:
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了,希望本文的內(nèi)容對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,謝謝大家對腳本之家的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請查看下面相關(guān)鏈接
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