python实现运动模糊图像_python opencv生成模糊图像

去除由于对焦，运动等造成的模糊图像，所以在构建数据集的时候考虑用opencv对清晰的图片进行处理获得模糊的图片从而进行训练。

1) 运动模糊图像

一般来说，运动模糊的图像都是朝同一方向运动的，那么就可以利用cv2.filter2D函数。

import numpy as np

def motion_blur(image, degree=10, angle=20):

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)

return blurred

2) 对焦模糊

opencv提供了GaussianBlur函数(具体参见这里).

image = cv2.GaussianBlur(image, ksize=(degree, degree), sigmaX=0, sigmaY=0)

3) 噪点

其实就是在每个像素点添加随机扰动：

def gaussian_noise(image, degree=None):

row, col, ch = image.shape

mean = 0

if not degree:

var = np.random.uniform(0.004, 0.01)

else:

var = degree

sigma = var ** 0.5

gauss = np.random.normal(mean, sigma, (row, col, ch))

gauss = gauss.reshape(row, col, ch)

noisy = image + gauss

cv2.normalize(noisy, noisy, 0, 255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

noisy = np.array(noisy, dtype=np.uint8)

return noisy

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