python实现运动模糊图像_OpenCV+Python实现图像运动模糊和高斯模糊

原标题：OpenCV+Python实现图像运动模糊和高斯模糊

运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊

OpenCV+Python实现运动模糊，主要用到的函数是cv2.filter2D：

# coding: utf-8

importnumpy asnp

importcv2

defmotion_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 / 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)

returnblurred

img = cv2.imread( 'linuxidc.com.jpg')

img_ = motion_blur(img)

cv2.imshow( 'Source image',img)

cv2.imshow( 'blur image',img_)

cv2.waitKey

原图与运动模糊效果如下：

高斯模糊：图像与二维高斯分布的概率密度函数做卷积，模糊图像细节

OpenCV+Python实现高斯模糊，主要用到的函数是cv2.GaussianBlur:

# coding: utf-8

importnumpy asnp

importcv2

img = cv2.imread( 'linuxidc.com.jpg')

img_ = cv2.GaussianBlur(img, ksize=( 9, 9), sigmaX= 0, sigmaY= 0)

cv2.imshow( 'Source image',img)

cv2.imshow( 'blur image',img_)

cv2.waitKey

高斯模糊效果如下：

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