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Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例
脚本专栏 2024/10/3 佚名
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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
import numpy as np
import cv2
def 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 / 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()

原图：

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

运动模糊效果：

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

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
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：

Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

标签：
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布

3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。

而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？

根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。

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