python 图像模糊处理实现

图像模糊处理的实现
包括有：均值模糊，高斯模糊，运动模糊
实质为使用滤波器算子对图像每个像素点进行卷积处理，改变像素值，实现图像的模糊化。

一.均值模糊

核心为使用均值滤波器。

# 图像模糊处理
# 均值模糊 box blurimport cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltif __name__ == "__main__":image = cv2.imread('Lena.jpg')image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 此为均值模糊# （30,1）为一维卷积核，指在x，y方向偏移多少位dst1 = cv2.blur(image, (30, 1))# 此为中值模糊，常用于去除椒盐噪声dst2 = cv2.medianBlur(image, 15)# 自定义卷积核，执行模糊操作，也可定义执行锐化操作kernel = np.ones([5, 5], np.float32)/25dst3 = cv2.filter2D(image, -1, kernel=kernel)plt.subplot(2, 2, 1)plt.imshow(image)plt.axis('off')plt.title('Offical')plt.subplot(2, 2, 2)plt.imshow(dst1)plt.axis('off')plt.title('Box blur')plt.subplot(2, 2, 3)plt.imshow(dst2)plt.axis('off')plt.title('median blur')plt.subplot(2, 2, 4)plt.imshow(dst3)plt.axis('off')plt.title('defined blur')plt.show()

效果展示：实际上这里使用了均值滤波器、中值滤波器和一个自定义卷积核的滤波器来比较效果。

二.高斯模糊

# 图像模糊处理
# 高斯模糊 gaussian blur
# 使用自编写高斯噪声及自编写高斯模糊函数与自带高斯函数作效果对比import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef clamp(pv):if pv > 255:return 255if pv < 0:return 0else:return pvdef gaussian_noise(image):        # 加高斯噪声h, w, c = image.shapefor row in range(h):for col in range(w):s = np.random.normal(0, 20, 3)b = image[row, col, 0]   # blueg = image[row, col, 1]   # greenr = image[row, col, 2]   # redimage[row, col, 0] = clamp(b + s[0])image[row, col, 1] = clamp(g + s[1])image[row, col, 2] = clamp(r + s[2])dst = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)  # 高斯模糊return dst, imageif __name__ == "__main__":src = cv2.imread('Lena.jpg')plt.subplot(2, 2, 1)plt.imshow(src)plt.axis('off')plt.title('Offical')output, noise = gaussian_noise(src)cvdst = cv2.GaussianBlur(src, (15, 15), 0)   # 高斯模糊plt.subplot(2, 2, 2)plt.imshow(noise)plt.axis('off')plt.title('Gaussian Noise')plt.subplot(2, 2, 3)plt.imshow(output)plt.axis('off')plt.title('Gaussian Blur')plt.subplot(2, 2, 4)plt.imshow(cvdst)plt.axis('off')plt.title('defined blur by opencv')plt.show()

结果展示：这里使用了自编写的高斯滤波器和opencv的高斯滤波器来对比效果。

三.运动模糊

使用自定义的卷积核进行卷积计算，实现运动模糊效果。

# 图像模糊处理
# 运动模糊，亦称动态模糊，motion blur
# 运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as pltdef motion_blur(image, degree=12, angle=45):image = np.array(image)# 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， 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 / degreeblurred = cv2.filter2D(image, -1, motion_blur_kernel)# convert to uint8cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8)return blurredif __name__ == "__main__":img = cv2.imread('Lena.jpg')dst = motion_blur(img)plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(img)plt.axis('off')plt.title('Offical')plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(dst)plt.axis('off')plt.title('Motion blur')plt.show()

结果展示：

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python 图像模糊处理实现

一.均值模糊

二.高斯模糊

三.运动模糊

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