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Opencv+Python實(shí)現(xiàn)圖像運(yùn)動模糊和高斯模糊的示例

 更新時間:2019年04月11日 15:55:44   作者:-牧野-  
今天小編就為大家分享一篇關(guān)于Opencv+Python實(shí)現(xiàn)圖像運(yùn)動模糊和高斯模糊的示例,小編覺得內(nèi)容挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,具有很好的參考價值,需要的朋友一起跟隨小編來看看吧

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()

# 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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