如何在NumPy数组中添加运动模糊

Question

我有一个来自图像的numpy数组。

那么，有没有好的方法可以这样做： from PIL import Image a = Image.open('img') a = a.filter(MOTION_BLUR)

- qqq

Answer 1

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input.jpg')
cv2.imshow('Original', img)

size = 15

# generating the kernel
kernel_motion_blur = np.zeros((size, size))
kernel_motion_blur[int((size-1)/2), :] = np.ones(size)
kernel_motion_blur = kernel_motion_blur / size

# applying the kernel to the input image
output = cv2.filter2D(img, -1, kernel_motion_blur)

cv2.imshow('Motion Blur', output)
cv2.waitKey(0)

你可以在这里找到解释。

- Gaurav Pawar

Answer 2

使用旋转后的线作为核，然后对图像应用卷积滤波器。

下面的代码使用OpenCV框架。

import cv2
import numpy as np

#size - in pixels, size of motion blur
#angel - in degrees, direction of motion blur
def apply_motion_blur(image, size, angle):
    k = np.zeros((size, size), dtype=np.float32)
    k[ (size-1)// 2 , :] = np.ones(size, dtype=np.float32)
    k = cv2.warpAffine(k, cv2.getRotationMatrix2D( (size / 2 -0.5 , size / 2 -0.5 ) , angle, 1.0), (size, size) )  
    k = k * ( 1.0 / np.sum(k) )        
    return cv2.filter2D(image, -1, k) 

- iperov

Answer 3

如果您想应用垂直方向，可以使用这个内核：

kernel_motion_blur = np.zeros((size, size))
kernel_motion_blur[int(:, (size-1)/2)] = np.ones(size)
kernel_motion_blur = kernel_motion_blur / size

- C.Bikmaz

Answer 4

我会使用 matplotlib：

from PIL import Image
img = Image.open('your_image')
imgplot = plt.imshow(img, interpolation="bicubic")

- turnip