Python如何生成随机高斯模糊图片详解

发布时间: 2022-06-21 本文共1201个字,预计阅读时间需要4分钟

高斯模糊的介绍与原理

通常,图像处理软件会提供"模糊"(blur)滤镜,使图片产生模糊的效果。

"模糊"的算法有很多种,其中有一种叫做"高斯模糊"(Gaussian Blur)。它将正态分布(又名"高斯分布")用于图像处理。

所谓"模糊",可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。

上图中,2是中间点,周边点都是1。

"中间点"取"周围点"的平均值,就会变成1。在数值上,这是一种"平滑化"。在图形上,就相当于产生"模糊"效果,"中间点"失去细节。

显然,计算平均值时,取值范围越大,"模糊效果"越强烈。

上面分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大,图像就越模糊。从数值角度看,就是数值越平滑。

接下来的问题就是,既然每个点都要取周边像素的平均值,那么应该如何分配权重呢?

如果使用简单平均,显然不是很合理,因为图像都是连续的,越靠近的点关系越密切,越远离的点关系越疏远。因此,加权平均更合理,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。

python生成高斯模糊

Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像,如果没有安装opencv的,可以用pip安装:

pip install python-opencv

想了解高斯模糊是什么的话,可以看wiki百科-高斯模糊。对于一般人,只要知道这个操作可以生成模糊图片就好了,一行代码即可搞定:

import cv2
img = cv2.GaussianBlur(ori_img, (9, 9), 0)

这个函数的第一个参数是原图像,第二个参数是高斯矩阵,要注意长和宽都必须为单数,第三个参数是标准差,如果写0,则函数会自行计算。

那怎么控制模糊程度呢?很简单,高斯矩阵的尺寸越大,标准差越大,处理过的图像模糊程度越大。

介绍完了简单的高斯模糊操作,我们加一个随机处理,来随机生成模糊程度不同的几张图像,其实也很简单,加一个随机函数来生成高斯矩阵的尺寸就可以了:

import cv2
import random

imgName = \"img.png\"
min_size = 11

ori_img = cv2.imread(imgName)

for i in range(3):
    addition = random.choice((0, 2, 4, 6, 8, 10, 12))
    size = min_size + addition
    kernel_size = (size, size)
    img = cv2.GaussianBlur(ori_img, kernel_size, 0)
    new_imgName = \"New_\" + str(i) + \"_\" + str(kernel_size[0])  + \"_\" + imgName
    cv2.imwrite(new_imgName, img)

这里利用了random库,来在一组数字中随机选择一个数,加到最小尺寸上,作为每次生成的模糊图片的高斯矩阵尺寸,这里我的尺寸最小值设为了11,大家可以根据需要自己尝试看效果来设定。

1. 本站所有资源来源于用户上传和网络,如有侵权请邮件联系站长!
2. 分享目的仅供大家学习和交流,您必须在下载后24小时内删除!
3. 不得使用于非法商业用途,不得违反国家法律。否则后果自负!
4. 本站提供的源码、模板、插件等等其他资源,都不包含技术服务请大家谅解!
5. 如有链接无法下载、失效或广告,请联系管理员处理!
6. 本站资源售价只是赞助,收取费用仅维持本站的日常运营所需!
8. <充值积分><开通会员>请联系客服QQ3278882110购买。
脾气SEO » Python如何生成随机高斯模糊图片详解

脾气seo(piqiseo)-网站二次开发教程-插件下载-源码下载

VIP会员 联系我们
开通VIP 享更多特权,建议使用QQ登录