python使用opencv实现马赛克效果示例

本文实例讲述了python使用opencv实现马赛克效果。分享给大家供大家参考,具体如下:

最近要实现opencv视频打马赛克,在网上找了一下基本是C++的实现,好在原理一样,下面给出python实现。

原理和注意点,我都写在注释里了

import cv2
##马赛克
def do_mosaic(frame, x, y, w, h, neighbor=9):
  """
  马赛克的实现原理是把图像上某个像素点一定范围邻域内的所有点用邻域内左上像素点的颜色代替,这样可以模糊细节,但是可以保留大体的轮廓。
  :param frame: opencv frame
  :param int x : 马赛克左顶点
  :param int y: 马赛克右顶点
  :param int w: 马赛克宽
  :param int h: 马赛克高
  :param int neighbor: 马赛克每一块的宽
  """
  fh, fw = frame.shape[0], frame.shape[1]
  if (y + h > fh) or (x + w > fw):
    return
  for i in range(0, h - neighbor, neighbor): # 关键点0 减去neightbour 防止溢出
    for j in range(0, w - neighbor, neighbor):
      rect = [j + x, i + y, neighbor, neighbor]
      color = frame[i + y][j + x].tolist() # 关键点1 tolist
      left_up = (rect[0], rect[1])
      right_down = (rect[0] + neighbor - 1, rect[1] + neighbor - 1) # 关键点2 减去一个像素
      cv2.rectangle(frame, left_up, right_down, color, -1)
im = cv2.imread('test.jpg', 1)
do_mosaic(im, 219, 61, 460 - 219, 412 - 61)

while 1:
  k = cv2.waitKey(10)
  if k == 27:
    break
  cv2.imshow('mosaic', im)

原图为:

效果如下:

图片来自网上,如有侵权,联系删除。

更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题:《Python图片操作技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python Socket编程技巧总结》、《Python函数使用技巧总结》、《Python字符串操作技巧汇总》、《Python入门与进阶经典教程》及《Python文件与目录操作技巧汇总》

希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。

(0)

相关推荐

  • python在OpenCV里实现投影变换效果

    前面学习了仿射变换,是经常使用到的变换,也很容易理解.在日常生活中,经常会遇到下面这种的情况: 仔细地观察比亚迪秦这台汽车的车牌,发现它拍照的角度不是垂直的方向,而是有一个角度,当要进行车牌识别的时候,发现字符是变形的,与电脑里比较的图片肯定有区别,因此识别不出来.这时怎么办呢?就需要经过一个投影变换才可以把车牌号纠正过来,才能进入识别过程. 好吧,到这里认识到投影变换的感性认识了,那么你又会继续考虑下一个问题,在软件里怎么样计算呢,难道还是使用仿射变换的矩阵.从这里看一下,前面闽A比较大,后面

  • python结合opencv实现人脸检测与跟踪

    模式识别课上老师留了个实验,在VC++环境下利用OpenCV库编程实现人脸检测与跟踪. 然后就开始下载opencv和vs2012,再然后,配置了好几次还是配置不成功,这里不得不吐槽下微软,软件做这么大,这么难用真的好吗? 于是就尝试了一下使用python完成实验任务,大概过程就是这样子的: 首先,配置运行环境: 下载opencv和python的比较新的版本,推荐opencv2.4.X和python2.7.X. 直接去官网下载就ok了,python安装时一路next就行,下载的opencv.exe

  • Python下opencv图像阈值处理的使用笔记

    图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一.图像更简单.阈值可以分为全局性质的阈值,也可以分为局部性质的阈值,可以是单阈值的也可以是多阈值的.当然阈值越多是越复杂的.下面将介绍opencv下的三种阈值方法. (一)简单阈值 简单阈值当然是最简单,选取一个全局阈值,然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了.函数为cv2.threshold() 这个函数有四个参数,第一个原图像,第二个进行分类的阈值,第三个是高于(低于)阈值时赋予的新值,第四个是一个方法选择参数,常用的有: cv2.THRESH_B

  • python-opencv在有噪音的情况下提取图像的轮廓实例

    对于一般的图像提取轮廓,介绍了一个很好的方法,但是对于有噪声的图像,并不能很好地捕获到目标物体. 比如对于我的鼠标,提取的轮廓效果并不好,因为噪声很多: 所以本文增加了去掉噪声的部分. 首先加载原始图像,并显示图像 img = cv2.imread("temp.jpg") #载入图像 h, w = img.shape[:2] #获取图像的高和宽 cv2.imshow("Origin", img) 然后进行低通滤波处理,进行降噪 blured = cv2.blur(i

  • 利用python、tensorflow、opencv、pyqt5实现人脸实时签到系统

    基于python opencv人脸识别的签到系统前言先看下效果实现的功能开始准备页面的构建功能实现代码部分总结 前言 一个基于opencv人脸识别和TensorFlow进行模型训练的人脸实时签到系统,作者某二本大学里的末流学生,写于2019/09/,python学习期间. 今年7月份开始接触python的,最近闲着无事就开始做了这个人脸识别的系统,一开始的话就想着简单的弄下,就去了百度智能云用的api接口实现的,写完以后我就想为什么我不自己写一个人脸识别签到,不去调用百度api接口,然后就诞生了

  • python opencv实现证件照换底功能

    本文实例为大家分享了python opencv实现证件照换底功能的具体代码,供大家参考,具体内容如下 思路:先转到HSV空间,利用颜色提取背景制作掩模版mask,然后通过按位操作提取人像和制作新背景,最后叠加背景和人像得到换底后照片 代码 #-*-coding:utf-8-*- import cv2 import numpy as np def cvtBackground(path,color): """ 功能:给证件照更换背景色(常用背景色红.白.蓝) 输入参数:path:

  • Python在OpenCV里实现极坐标变换功能

    在中学里学习过直角坐标系,也叫做笛卡尔坐标系,它是正交坐标系,不过也学习过极坐标系,这种坐标系比较适合大炮发射的场合.极坐标系的定义如下: 在 平面内取一个定点O, 叫极点,引一条射线Ox,叫做极轴,再选定一个长度单位和角度的正方向(通常取逆时针方向).对于平面内任何一点M,用ρ表示线段OM的长度,θ表示从Ox到OM的角度,ρ叫做点M的极径,θ叫做点M的极角,有序数对 (ρ,θ)就叫点M的极坐标,这样建立的坐标系叫做极坐标系. 极坐标很方便应用到雷达上面,因为雷达不断地转动,反射回来的波计算出距

  • Python实现PS滤镜中马赛克效果示例

    本文实例讲述了Python实现PS滤镜中马赛克效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里利用 Python 实现PS 滤镜中的马赛克效果,具体的算法原理和效果可以参考附录说明,Python示例代码如下: from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import random import numpy as np file_name='D:/Visual Effec

  • python openCV获取人脸部分并存储功能

    本文实例为大家分享了python openCV获取人脸部分并存储的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #-*- coding:utf-8 -*- import cv2 import os import time import base64 import numpy as np save_path = 'E:\\opencv\\2018-04-24OpenCv\\RAR\\savetest' faceCascade = cv2.CascadeClassifier( './haarcascade_f

  • Python+Opencv识别两张相似图片

    在网上看到python做图像识别的相关文章后,真心感觉python的功能实在太强大,因此将这些文章总结一下,建立一下自己的知识体系. 当然了,图像识别这个话题作为计算机科学的一个分支,不可能就在本文简单几句就说清,所以本文只作基本算法的科普向. 看到一篇博客是介绍这个,但他用的是PIL中的Image实现的,感觉比较麻烦,于是利用Opencv库进行了更简洁化的实现. 相关背景 要识别两张相似图像,我们从感性上来谈是怎么样的一个过程?首先我们会区分这两张相片的类型,例如是风景照,还是人物照.风景照中

  • Python Opencv提取图片中某种颜色组成的图形的方法

    主要目标识别图中红色的裂缝,尝试了几种不同的方法,最后发现比较每一点的RGB差值可以很好的解决这个问题,也就是提取图片中的红色相关信息.处理结果如下: 实现的代码如下,注意opencv读入的图片通道顺序是bgr: import cv2 import matplotlib.pyplot as plt imagepath = r'tear/11.jpg' image = cv2.imread(imagepath) height,width,channel = image.shape for i in

随机推荐