Cara Gaussian mengaburkan imej menggunakan Python

Cara menggunakan Python untuk melakukan Gaussian blur pada gambar

Pengenalan:
Gaussian blur ialah teknik pemprosesan imej yang biasa digunakan, yang boleh menjadikan imej lebih lancar dan kabur, digunakan untuk pengurangan hingar atau menambah kesan artistik tertentu. Dalam artikel ini, kami akan menggunakan Python untuk menulis kod untuk melaksanakan Gaussian blur pada imej.

1. Fahami prinsip Gaussian blur
   Gaussian blur adalah berdasarkan penapis Gaussian, yang mencapai kesan kabur imej dengan mengira purata wajaran piksel di sekeliling setiap piksel. Berat purata wajaran ditentukan oleh fungsi Gaussian, dan semakin jauh dari piksel pusat, semakin kecil beratnya. Kesan kabur dicapai dengan menggunakan purata wajaran pada setiap piksel keseluruhan imej.
2. Import perpustakaan yang diperlukan
   Sebelum kita mula menulis kod, kita perlu mengimport perpustakaan yang berkaitan terlebih dahulu. Perpustakaan yang digunakan dalam artikel ini ialah OpenCV dan NumPy.

import cv2
import numpy as np

3. Muat imej dan tetapkan parameter kesan kabur
   Seterusnya, kita perlu memuatkan imej untuk dikaburkan dan tetapkan parameter kabur Gaussian. Di sini, kita boleh melaraskan jejari kabur (jejari kabur) untuk mengawal tahap kabur.

image = cv2.imread('image.jpg')
blur_radius = 10

4. Lakukan pemprosesan kabur Gaussian
   Dengan memanggil fungsi GaussianBlur() dalam OpenCV, kami boleh melakukan pemprosesan kabur Gaussian pada imej. Parameter fungsi ini termasuk imej asal, jejari kabur dan sisihan piawai (digunakan untuk mengira berat fungsi Gaussian). Hasil yang dikembalikan ialah imej kabur. GaussianBlur()函数，我们可以对图片进行高斯模糊处理。该函数的参数包括原始图像、模糊半径和标准差（用于计算高斯函数的权重）。返回的结果是模糊后的图像。

blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (blur_radius, blur_radius), 0)

5. 保存并显示结果
   最后，我们将模糊后的图像保存到本地，并且使用OpenCV的imshow()

cv2.imwrite('blurred_image.jpg', blurred_image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

Simpan dan paparkan hasilnya

Akhir sekali, kami menyimpan imej kabur secara setempat dan memaparkannya menggunakan fungsi imshow() OpenCV. Anda boleh menjalankan kod berikut untuk melaksanakan langkah ini dan melihat hasil akhir.

import cv2
import numpy as np

# 加载图片和设置模糊效果参数
image = cv2.imread('image.jpg')
blur_radius = 10

# 进行高斯模糊处理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (blur_radius, blur_radius), 0)

# 保存并显示结果
cv2.imwrite('blurred_image.jpg', blurred_image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()


Kod lengkap adalah seperti berikut:
rrreee🎜Ringkasan: 🎜Dengan menggunakan Python dan OpenCV, kita boleh mencapai kesan kabur Gaussian pada imej dengan mudah. Dengan melaraskan jejari kabur, kita boleh mengawal tahap kekaburan secara bebas. Gaussian blur bukan sahaja boleh digunakan untuk mengurangkan hingar dalam imej, tetapi juga boleh mencipta beberapa kesan artistik yang cantik. Jika anda berminat dalam pemprosesan imej, ini adalah teknik yang menarik dan praktikal yang patut dicuba. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Cara Gaussian mengaburkan imej menggunakan Python. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!