Opencv+Python實(shí)現(xiàn)圖像運(yùn)動(dòng)模糊和高斯模糊的示例
更新時(shí)間：2019年04月11日 15:55:44 作者：-牧野-
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運(yùn)動(dòng)模糊：由于相機(jī)和物體之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)造成的模糊，又稱為動(dòng)態(tài)模糊
Opencv+Python實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊，主要用到的函數(shù)是cv2.filter2D()：
# coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
def motion_blur(image, degree=12, angle=45):
image = np.array(image)
# 這里生成任意角度的運(yùn)動(dòng)模糊kernel的矩陣， 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
img = cv2.imread('./9.jpg')
img_ = motion_blur(img)
cv2.imshow('Source image',img)
cv2.imshow('blur image',img_)
cv2.waitKey()
原圖：
運(yùn)動(dòng)模糊效果：
高斯模糊：圖像與二維高斯分布的概率密度函數(shù)做卷積，模糊圖像細(xì)節(jié)
Opencv+Python實(shí)現(xiàn)高斯模糊，主要用到的函數(shù)是cv2.GaussianBlur():
# coding: utf-8
import numpy as np
import cv2
img = cv2.imread('./9.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：
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部?jī)?nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，謝謝大家對(duì)腳本之家的支持。如果你想了解更多相關(guān)內(nèi)容請(qǐng)查看下面相關(guān)鏈接
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