使用OpenCV实现径向模糊

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我们希望纠正数码相机镜头引入的场曲率。我们计划使用数字不锐化掩模digital unsharp mask,而不是应用高斯模糊,我们想尝试径向模糊,这样锐化对图像边缘的影响更大。
使用OpenCV创建径向模糊的最简单方法是什么?

我正要发布同样的问题。+1 - Matt Montag
3个回答

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上面的答案接近了,但缺少一些关键要素,让我花了一点时间来弄清楚。 我已经更改了地图,使它们正确地计算缩放和收缩,并在每个位置上添加/减去它们的x和y(否则您将只是将您的图像重新映射为一个小正方形)。此外,我将/模糊更改为*模糊,否则您的地图将包含非常大的数字,而不会正确显示(每个位置的极大倍数)。
float center_x = width/2; //or whatever
float center_y = height/2;
float blur = 0.002; //blur radius per pixels from center. 2px blur at 1000px from center
int iterations = 5;

Mat growMapx, growMapy;
Mat shrinkMapx, shrinkMapy;
for(int x = 0; x < width; x++) {
  for(int y = 0; y < height; y++) {
    growMapx[x,y] = x+((x - center_x)*blur);
    growMapy[x,y] = y+((y - center_y)*blur);
    shrinkMapx[x,y] = x-((x - center_x)*blur);
    shrinkMapy[x,y] = y-((y - center_y)*blur);
  }
}

Mat tmp1, tmp2;
for(int i = 0; i < iterations; i++)  {
  remap(src, tmp1, growMapx, growMapy, CV_INTER_LINEAR); // enlarge
  remap(src, tmp2, shrinkMapx, shrinkMapy, CV_INTER_LINEAR); // shrink
  addWeighted(tmp1, 0.5, tmp2, 0.5, 0, src); // blend back to src
}

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Python代码:

w, h = img.shape[:2]

center_x = w / 2
center_y = h / 2
blur = 0.01
iterations = 5

growMapx = np.tile(np.arange(h) + ((np.arange(h) - center_x)*blur), (w, 1)).astype(np.float32)
shrinkMapx = np.tile(np.arange(h) - ((np.arange(h) - center_x)*blur), (w, 1)).astype(np.float32)
growMapy = np.tile(np.arange(w) + ((np.arange(w) - center_y)*blur), (h, 1)).transpose().astype(np.float32)
shrinkMapy = np.tile(np.arange(w) - ((np.arange(w) - center_y)*blur), (h, 1)).transpose().astype(np.float32)

for i in range(iterations):
    tmp1 = cv2.remap(img, growMapx, growMapy, cv2.INTER_LINEAR)
    tmp2 = cv2.remap(img, shrinkMapx, shrinkMapy, cv2.INTER_LINEAR)
    img = cv2.addWeighted(tmp1, 0.5, tmp2, 0.5, 0)

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在迭代循环之前进行小改进(以消除黑色边框效果): growMapx,growMapy = np.abs(growMapx),np.abs(growMapy) 并在两个cv2.remap调用上使用 borderMode=cv2.BORDER_REFLECT - Oliver Zendel
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我该如何更改代码,使径向模糊不是从一个点开始,而是在一段区域(也是圆形区域)之后开始?我希望其中的一部分不会被模糊。 - vishnu

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我对类似于Photoshop径向模糊的东西很感兴趣。如果这也是你在寻找的,我认为最好的解决方案可能是迭代resize和混合(addWeighted)。也可以用remap实现。伪代码如下:

float center_x = width/2; //or whatever
float center_y = height/2;
float blur = 0.02; //blur radius per pixels from center. 2px blur at 100px from center
int iterations = 5;

Mat mapx, mapy;
for(int x = 0; x < width; x++) {
   for(int y = 0; y < height; y++) {
       mapx[x,y] = (x - center_x)/blur;
       mapy[x,y] = (y - center_y)/blur;
   }
}

Mat tmp1, tmp2;
for(int i = 0; i < iterations; i++)  {
    remap(src, tmp1, mapx, mapy, CV_INTER_LINEAR); // enlarge
    remap(src, tmp2, -mapx, -mapy, CV_INTER_LINEAR); // shrink
    addWeighted(tmp1, 0.5, tmp2, 0.5, 0, src); // blend back to src
}

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