Python-OpenCV图像处理（三）：高斯噪声与高斯模糊

高斯噪声

高斯噪声是指高绿密度函数服从高斯分布的一类噪声。特别的，假设一个噪声，它的幅度分布服从高斯分布，而它的功率谱密度又是均匀分布的，则称这个噪声为高斯白噪声。

高斯模糊

原理：是把要模糊的像素色值统计，用数学上加权平均的计算方法（高斯函数）得到色值，对范围、半径等进行模糊。
应用：一些美颜软件、美颜相机上的磨皮和毛玻璃特效基本上都是用的高斯模糊，并且大部分图像处理软件中都有高斯模糊的操作，除此之外，高斯模糊还具有减少图像层次和深度的功能

Python代码

import cv2
import numpy as npdef clamp(pv):if pv > 255:return 255elif pv < 0:return 0else:return pv#给图片增加高斯噪声，计算花费很长时间
def gaussian_noise(src):image = srch, w, c = image.shapefor row in range(h):for col in range(w):#获取三个高斯随机数#第一个参数：概率分布的均值，对应着整个分布的中心#第二个参数：概率分布的标准差，对应于分布的宽度#第三个参数：生成高斯随机数数量s = np.random.normal(0, 20, 3)#获取每个像素点的bgr值b = image[row, col, 0]  #blueg = image[row, col, 1]  #greenr = image[row, col, 2]  #red\#给每个像素值设置新的bgr值image[row, col, 0] = clamp(b + s[0])image[row, col, 1] = clamp(g + s[1])image[row, col, 2] = clamp(r + s[2])cv2.namedWindow('Gaussian_noise', 0)cv2.resizeWindow('Gaussian_noise', 600, 600)cv2.imshow('Gaussian_noise', image)def gaussian_blur(src):image = srcdst = cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), 15)cv2.namedWindow('Gaussian_blur', 0)cv2.resizeWindow('Gaussian_blur', 600, 600)cv2.imshow('Gaussian_blur', dst)src = cv2.imread('C:/Users/207/Anaconda3/envs/demo/project/hhface.png')
cv2.namedWindow('input image', 0)
cv2.resizeWindow('input image', 600, 600)
cv2.imshow('input image', src)#gaussian_noise(src)
gaussian_blur(src)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

参考： link.https://www.cnblogs.com/lytwajue/p/7381202.html
link.https://blog.csdn.net/gangzhucoll/article/details/78682492

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