python裁剪图片边缘模糊_Python OpenCV 图片高斯模糊
Python OpenCV 365 天学习计划,与橡皮擦一起进入图像领域吧。
基础知识铺垫
看到一种说法,解释高斯模糊的比较简单,高斯模糊是带加权的均值模糊。
大概解释如下:
高斯模糊实质上就是一种均值模糊,只是高斯模糊是按照加权平均的,距离越近的点权重越大,距离越远的点权重越小。
通俗的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
不过阅读起来还是比较费劲的,这种情况,有两种学习方式
第一种,去死磕线性代数,研究卷积算法
第二种,先放一下,因为目前高斯模糊的应用场景,还未完全明确,可以日后用到这部分知识,在进行学习,橡皮擦选择第二种。
高斯模糊在美颜软件上挺常见的,专业图片处理工具也一定有,主要用在磨皮与毛玻璃效果上。
关于高斯模糊,还真找到一篇不错的博客,可以参考(建议在新选项卡打开,对照着学习)。
寻找资料的时候,还发现一个大佬关于高斯模糊的解释,可以参考。
函数原型介绍
高斯模糊(Gaussian Blur)
函数原型如下:
dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, dst=None, sigmaY=None, borderType=None)
参数说明:
src:原图像;
ksize: 高斯核的大小,格式为(width, height),其中 width 和 height 可以不同,两者都是正奇数;如果设为 0,则根据 sigma 得到;
sigmaX: X 方向的高斯核标准差;
sigmaY: Y 方向的高斯核标准差,如果 sigmaY 设为 0,则与 sigmaX 相等,如果两者都为 0,则可以根据 ksize 来计算得到;
测试代码如下:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('test.jpg')
# dst = cv2.GaussianBlur(img,ksize=(5,5),sigmaX=0,sigmaY=0)
# 创建毛玻璃特效
# 参数2:高斯核的宽和高(建议是奇数)
# 参数3:x和y轴的标准差
dst = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('dst', dst)
cv2.waitKey()
运行效果与原图对比:
你可以继续修改参数值,高斯核尺寸和标准差越大,处理后的图片越模糊
dst1 = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0.5)
dst2 = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 1.5)
dst3 = cv2.GaussianBlur(img, (9, 9), 1.5)
cv2.imshow('dst1', dst1)
cv2.imshow('dst2', dst2)
cv2.imshow('dst3', dst3)
橡皮擦的小节
本系列博客为学习之旅,部分概念在没有学到,或者必须彻底掌握前,不做扩展学习。保持每天 1 个小时的学习时间即可。
1 个小时又过去了,对 Python OpenCV 相关的知识点,你掌握了吗?
做为初学者,还有很多地方学习的不深入,希望你与我一起坚持下去。
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