numpy as np import cv2 def motion_blur(image,degree=12,angle=45): image=np.array(image) #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...img) cv2.imshow('result1',img_1) img_2=motion_filter(img,K_size=3) cv2.imshow('result2',img_2) 算法：图像运动模糊是常见的一种模糊...当我们按下快门拍照时，如果照片里的事物（或者我们的相机）正在运动的话，我们拍出的照片就会产生运动模糊。
模糊前 模糊后 模糊 import os from PIL import Image, ImageFilter facesPath = 'face' # 图片文件夹路径 faces = os.listdir...facePath) blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR) blurred_image.save('blurryFace/'+face) # 模糊后的图片存储路径
在很多应用中，图像强度的变化情况是非常重要的信息。强度的变化可以灰度图像的 (x) 和 (y) 方向导数 (I_x) 和 (I_y) 进行描述。...图像的梯度向量为 (nabla I = [I_x, I_y]^T) 。...我们可以使用离散近似的方式来计算图像的导数。...：滤波器的尺度需要随着图像分辨率的变化而变化。...图像高斯模糊 from PIL import Image import numpy as np from scipy.ndimage import filters img = Image.open(
13:图像模糊处理 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 给定n行m列的图像各像素点的灰度值，要求用如下方法对其进行模糊化处理： 1. 四周最外侧的像素点灰度值不变； 2....输入第一行包含两个整数n和m，表示图像包含像素点的行数和列数。1 <= n <= 100，1 <= m <= 100。 接下来n行，每行m个整数，表示图像的每个像素点灰度。...输出n行，每行m个整数，为模糊处理后的图像。相邻两个整数之间用单个空格隔开。
模糊图像 图像模糊是图像处理中最常用的也是比较简单的操作,使用该操作的原因之一就是为了给图像预处理时隆低嗓声....卷积的应用 用一个模板和一幅图像进行卷积，对于图像上的一个点，让模板的原点和该点重合，然后模板上的点和图像上对应的点相乘，然后各点的积相加，就得到了该点的卷积值。对图像上的每个点都这样处理。...卷积是一种线性运算,图像处理中常见的mask运算都是卷积，广泛应用于图像滤波。 卷积关系最重要的一种情况，就是在信号与线性系统或数字信号处理中的卷积定理。...可以看出来最右边是我们的中值模糊,整体模糊的比较平均. ---- 双边模糊 双边模糊的特点: 均值模糊无法克服边缘像素信息丢失缺陷,原因是均值滤波是基于平均权重....高斯模糊部分克服了该缺陷,但是无法完全避免,因为没有考虑像素值的不同. 高斯双边模糊,是边缘保留的滤波方法,避免了边缘信息丢失,保留了图像轮廓不变.
快速高斯模糊 直接用二维高斯模糊效率不高，因此采用快速算法，将二维高斯函数分解为 ?...即：按行进行一次一维高斯滤波，再按列进行一次一维高斯滤波 三、快速高斯模糊代码实现： int f_FastGaussFilter(unsigned char* srcData,int width, int...unsigned char) * height * stride); free(dstData); free(tempData); return ret; }; todo：高斯模糊没有进行代码验证
10-图像模糊（二） 中值滤波和双边滤波 中值滤波 统计排序滤波器 中值滤波对于椒盐噪声有很好的抑制作用 原理是：将Size(xradius,yradius)窗口中的像素值排序，取中值赋给窗口中心点...双边滤波 均值滤波无法客服边缘像素信息丢失的缺陷，原因是均值滤波基于平均权重 高斯滤波部分克服了该缺陷，但仍无法完全避免，因为没有考虑到像素值的不同 高斯双边模糊是保留边缘的滤波方法，避免了边缘信息的丢失...，能够保证图像轮廓不变 相关API 代码演示 #include #include using namespace std; using namespace
09-图像模糊（一） 模糊原理 Smooth/Blur是图像处理中最简单和常用的操作之一 使用该操作的目的之一是为了在图像预处理时降低噪声 使用Smooth/Blur操作背后的数学卷积计算是
卷积核（5*5的卷积核中每个值均为1）是用当前像素跟它邻域内的像素取平均，这样可以使图像上噪声比较大的点变得更平滑，如下代码所示： import paddle import matplotlib.pyplot
图片六、效果演示以下为图像去模糊的部分效果演示，见方图。图片
1.起源：GAN 结构与原理 在介绍DeblurGANv2之前，我们需要大概了解一下GAN，GAN最初的应用是图片生成，即根据训练集生成图片，如生成手写数字图像、人脸图像、动物图像等等，其主要结构如下...每个应用对应的论文和Pytorch代码可以参考下面的链接，其中也有GAN的代码，大家可以根据代码进一步理解GAN：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-GAN 2.图像去模糊算法...：DeblurGANv2 数据集 图像去模糊的数据集通常由许多组图像组成，每组图像就是一张清晰图像和与之对应的模糊图像。...albumentations是Python中常用的数据扩增库，可以对图片进行旋转、缩放、裁剪等操作，我们也可以使用albumentations给图像增加运动模糊，具体操作如下： 首先安装albumentations...库，在cmd或虚拟环境中输入： python -m pip install albumentations 为了给图像添加运动模糊，我们需要用matplotlib库来读取、显示和保存图片。
模糊前 反模糊 源码实现： #include #include #include "opencv2/imgproc.hpp" #include...calcWnrFilter(h, Hw, 1.0 / double(snr)); src.convertTo(src, CV_32F); edgetaper(src, src); //反模糊...theta, 0, 360, Scalar(255), FILLED); Scalar summa = sum(h); outputImg = h / summa[0]; } //图像傅里叶变换....copyTo(q0); tmp.copyTo(q3); q1.copyTo(tmp); q2.copyTo(q1); tmp.copyTo(q2); } //实现反模糊
针对模糊图像的处理，个人觉得主要分两条路，一种是自我激发型，另外一种属于外部学习型。接下来我们一起学习这两条路的具体方式。...图像增强 图像增强是图像预处理中非常重要且常用的一种方法，图像增强不考虑图像质量下降的原因，只是选择地突出图像中感兴趣的特征，抑制其它不需要的特征，主要目的就是提高图像的视觉效果。...图像锐化 采集图像变得模糊的原因往往是图像受到了平均或者积分运算，因此，如果对其进行微分运算，就可以使边缘等细节信息变得清晰。...其算法主要是深度学习中的卷积神经网络，我们在待处理信息量不可扩充的前提下（即模糊的图像本身就未包含场景中的细节信息），可以借助海量的同类数据或相似数据训练一个神经网络，然后让神经网络获得对图像内容进行理解...、判断和预测的功能，这时候，再把待处理的模糊图像输入，神经网络就会自动为其添加细节，尽管这种添加仅仅是一种概率层面的预测，并非一定准确。
基本原理 图像退化模型在频率域的表示如下： ?...其中 S表示退化(模糊)图像频谱 H表示角点扩散功能(PSF)的频谱响应 U 表示原真实图像的频谱 N表示叠加的频谱噪声 圆形的PSF因为只有一个半径参数R，是一个非常好的失焦畸变近似，所以算法采用圆形的...模糊恢复，模板恢复本质是获得一个对原图的近似估算图像，在频率域可以表示如下： ? 其中SNR表示信噪比，因此可以基于维纳滤波恢复离焦图像，实现图像反模糊。...这个过程最终重要的两个参数，分别是半径R与信噪比SNR，在反模糊图像时候，要先尝试调整R，然后再尝试调整SNR。...Hw, h; calcPSF(h, roi.size(), adjust_r); calcWnrFilter(h, Hw, 1.0 / double(snr)); // 反模糊
GPUImage 共 125 个滤镜, 分为四类 1、Color adjustments : 31 filters , 颜色处理相关 2、Image processing : 40 filters , 图像处理相关...GPUImageFastBlurFilter 属于 GPUImage 图像处理相关，用来图像模糊，shader 源码如下： /**************************************...***********************/ //@Author:猿说编程 //@Blog(个人博客地址): www.codersrc.com //@File:IOS – OpenGL ES 设置图像模糊...twoStepsRightTextureCoordinate) * 0.0702702703; gl_FragColor = fragmentColor; } 二.效果演示 使用GPUImageFastBlurFilter** 用来图像模糊...**，原图： 图片 GPUImageFastBlurFilter **图像模糊，效果图：** 图片 三.源码下载 OpenGL ES Demo 下载地址 : IOS – OpenGL ES 设置图像模糊
首先，解释一下什么是卷积以及如何使用卷积来模糊图像，以及它如何使用模糊的图像。卷积是一种数学运算，当应用于图像时，可以将其视为应用于它的过滤器。...可以通过卷积来模糊图像。例如，高斯模糊是通过将图像与内核/滤波器卷积来获得的，该内核/滤波器的中心具有高斯分布，最大值在中心，其值总和为 1。 我首先使用高斯模糊对图像进行模糊处理。...如果我们使用的内核与用于模糊原始图像的内核不完全相同，会发生什么？ 不使用精确内核时，左侧图像模糊，右侧重建图像。 如果假设使用复制填充时填充为 0 ，该怎么办呢？...在不假设精确填充的情况下，左侧图像模糊，右侧重建图像。 正如我们所见，如果我们不知道使用的内核和填充，那么我们就无法重建原始图像。...我确实做到了，这是了解更多关于 Julia、卷积、图像处理和线性代数的好方法。 我认为我们现在不必担心人们不会恢复模糊的图像了。 左边是模糊的图像，右边是重建的图像。
高斯模糊（英语：Gaussian Blur），也叫高斯平滑，是在Adobe Photoshop、GIMP以及Paint.NET等图像处理软件中广泛使用的处理效果，通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。...简介 高斯模糊（Gaussian Blur）是美国Adobe图像软件公司开发的一个图像处理软件:Adobe Photoshop(系列)中的一个滤镜，具体的位置在：滤镜—模糊——高斯模糊！...高斯模糊的原理中，它是根据高斯曲线调节像素色值，它是有选择地模糊图像。...在图形上，就相当于产生"模糊"效果，"中间点"失去细节。 显然，计算平均值时，取值范围越大，"模糊效果"越强烈。 下图分别是原图、模糊半径3像素、模糊半径10像素的效果。模糊半径越大，图像就越模糊。...对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。 高斯模糊矩阵示例表 这是一个计算 σ = 0.84089642 的高斯分布生成的示例矩阵。
python代码： import cv2 as cv import numpy as np src = cv.imread("./test.png") cv...
pyautogui太好用了，就是有时候不明原因的识别不到图片，可能是电脑重启后屏幕像素变化了，也可能是网页自动缩放适用改变了屏幕的截图像素。...需要引入图像的模糊搜索了 pyautogui.click('2.png') 改为 pyautogui.click(pyautogui.locateOnScreen('2.png',confidence...=0.8)) 多试验几次，测试一个合适的模糊百分比。
对于要展示的商品图片而言，我们对图片本身的质量要求会比较高，例如不能将模糊不清的图片进行展示。因此，需要一种图像模糊检测的方法，便于我们筛选出可用的图片。...我们使用基于 Laplacian 的算法来检测图片是否模糊。调用它比较简单，因为 OpenCV 内置了 Laplacian 函数。...图像模糊检测算法 算法的主要思想：先将图像转换成灰度图像，然后单一通道的灰度图像经过刚才计算出来的拉普拉斯 3x3 卷积核计算后会得到一个响应图，最后再计算这个响应图的方差。...基于该方差和按照经验设定的阈值进行比较，就可以判断图像是否模糊。对于同一种类型的商品图片，可以采用同一个阈值。不同的商品、不同环境拍摄的图片可能需要调整阈值。...总结 在无参考图像的情况下，Laplacian 是一种常见的图像模糊检测的方式。除此之外，还可以采用 Brenner、Tenengrad、SMD、SMD2 等等。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
