Python图像特效之模糊玻璃效果

今天介绍一种基于高斯滤波和邻域随机采样，生成一种毛玻璃的图像特效，简单来说，就是先对图像做高斯滤波模糊，然后对模糊后的图像，通过对邻域的随机采样来赋予当前的像素点，这样，生成的图像有有一定的随机扰动和模糊，看起来就像隔着一层毛玻璃在观察图像一样。

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Aug 20 11:03:53 2017

@author: shiyi
"""

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage.filters import gaussian
from scipy.misc import imsave, imread
import random

file_name='D:/Visual Effects/PS Algorithm/4.jpg';
img=imread(file_name)

g_img = gaussian(img, sigma=2, multichannel=True)

img_out = g_img.copy()

rows, cols, dpt = img.shape

p_size = 3

for i in range(p_size, rows-p_size, 1):
    for j in range(p_size, cols-p_size, 1):
        k1= random.random() - 0.5
        k2= random.random() - 0.5
        m=int (k1*(p_size*2-1))
        n=int (k2*(p_size*2-1))
        h=(i+m) % rows
        w=(j+n) % cols
        img_out[i, j, :] = g_img[h, w, :]

imsave('out.jpg', img_out)

plt.figure
plt.imshow(img_out)
plt.show()

效果图：

效果图：

小编再为大家分享一段之前收藏的实例，感谢原作者的分享。

#coding:utf-8
'''
毛玻璃效果
'''

import cv2
import numpy as np

src = cv2.imread('datas/images/f1.jpg')
dst = np.zeros_like(src)

rows,cols,_ = src.shape
offsets = 5
random_num = 0

for y in range(rows - offsets):
    for x in range(cols - offsets):
        random_num = np.random.randint(0,offsets)
        dst[y,x] = src[y + random_num,x + random_num]

cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持我们。

赞 (0)

相关推荐

  • python模糊图片过滤的方法

    最近在做人脸识别清洗样本的工作,发现经过人脸对齐后存在部分图片十分模糊,所以用opencv滤了一下. 原理就是使用了cv2.Laplacian()这个方法,代码如下.图片越模糊,imageVar的值越小,图像越模糊. #-*-coding:utf-8-*- import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import os import cv2 import shutil THRESHOLD = 30.0 dst_root = r'/

  • Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

    Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例

    运动模糊:由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊,又称为动态模糊 Opencv+Python实现运动模糊,主要用到的函数是cv2.filter2D(): # coding: utf-8 import numpy as np import cv2 def motion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵, degree越大,模糊程度越高 M = cv2.getRotat

  • 在Python中使用PIL模块对图片进行高斯模糊处理的教程

    在Python中使用PIL模块对图片进行高斯模糊处理的教程

    从一篇文章中看到,PIL 1.1.5 已经内置了高斯模糊,但是并没有在文档中提及,而且PIL的高斯模糊中 radius 是硬编码, 虽然构造方法中有传入 radius 参数,但压根就没有用到 (看这里),所以需要自己进行改造,当然,知道了原因, 修改起来自然非常简单了. 结合帖子中的需求,对局部进行高斯模糊,所以还需要结合使用 crop和 paste 方法实现局部使用滤镜. 代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- from PIL import Image, ImageFilt

  • OpenCV实现马赛克和毛玻璃滤镜效果

    OpenCV实现马赛克和毛玻璃滤镜效果

    本文为大家分享了OpenCV实现马赛克和毛玻璃滤镜的具体代码,供大家参考,具体内容如下 一.马赛克效果 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随机选取的一个像素点的颜色代替,这样可以模糊细节,但是可以保留大体的轮廓. 以下OpenCV程序实现马赛克效果,通过鼠标左键在图像上划定马赛克的矩形框. #include <core\core.hpp> #include <highgui\highgui.hpp> using namespace cv; Mat i

  • Python中使用PIL库实现图片高斯模糊实例

    Python中使用PIL库实现图片高斯模糊实例

    一.安装PIL PIL是Python Imaging Library简称,用于处理图片.PIL中已经有图片高斯模糊处理类,但有个bug(目前最新的1.1.7bug还存在),就是模糊半径写死的是2,不能设置.在源码ImageFilter.py的第160行: 所以,我们在这里自己改一下就OK了. 项目地址:http://www.pythonware.com/products/pil/ 二.修改后的代码 代码如下: 复制代码 代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- from PIL

  • Python图像特效之模糊玻璃效果

    Python图像特效之模糊玻璃效果

    今天介绍一种基于高斯滤波和邻域随机采样,生成一种毛玻璃的图像特效,简单来说,就是先对图像做高斯滤波模糊,然后对模糊后的图像,通过对邻域的随机采样来赋予当前的像素点,这样,生成的图像有有一定的随机扰动和模糊,看起来就像隔着一层毛玻璃在观察图像一样. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Aug 20 11:03:53 2017 @author: shiyi """ import matplotlib.

  • Python 实现图像特效中的油画效果

    Python 实现图像特效中的油画效果

    目录 一 基本原理 二 代码实现 三 总体实现代码以及保存  在前面的文章Python 计算机视觉(十五)-- 图像特效处理中我已经介绍了大部分的图像的特效处理,但还是忽略了油画特效的处理,在本篇文章中简单介绍一下油画特效的基本原理以及代码实现,感兴趣的小伙伴可以跟着码一遍代码,或者使用代码直接运行查看一下效果就行. 一 基本原理 如下面的两幅图所示,油画用对了地方会使得图像一下子显得文艺起来了呢! 拍出的图像 转化为油画 那么将一幅图像转化为油画类型的图案是怎么实现的呢?为了将一幅普通的图像转

  • Python 计算机视觉编程进阶之图像特效处理篇

    Python 计算机视觉编程进阶之图像特效处理篇

    前言 图像特效处理一般是对图像的像素点的通道.灰度值值等进行操作,达到想要的结果,下面将会给大家一一呈现一些简单特效的原理以及代码实现,希望能够对大家有一定的帮助. 话不多说,先是本系列文章的经典操作之读取图像信息: """ Author:XiaoMa date:2021/11/16 """ import cv2 import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt img0

  • Python中八大图像特效算法的示例详解

    Python中八大图像特效算法的示例详解

    目录 0写在前面 1毛玻璃特效 2浮雕特效 3油画特效 4马赛克特效 5素描特效 6怀旧特效 7流年特效 8卡通特效 0 写在前面 图像特效处理是基于图像像素数据特征,将原图像进行一定步骤的计算——例如像素作差.灰度变换.颜色通道融合等,从而达到期望的效果.图像特效处理是日常生活中应用非常广泛的一种计算机视觉应用,出现在各种美图软件中,这些精美滤镜背后的数学原理都是相通的,本文主要介绍八大基本图像特效算法,在这些算法基础上可以进行二次开发,生成更高级的滤镜. 本文采用面向对象设计,定义了一个图像

  • Python实现PS滤镜特效Marble Filter玻璃条纹扭曲效果示例

    本文实例讲述了Python实现PS滤镜特效Marble Filter玻璃条纹扭曲效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 滤镜特效,Marble Filter, 这种滤镜使图像产生不规则的扭曲,看起来像某种玻璃条纹, 具体的代码如下: import numpy as np import math import numpy.matlib from skimage import io import random from skimage import img_as_f

  • Python实现PS滤镜特效之扇形变换效果示例

    Python实现PS滤镜特效之扇形变换效果示例

    本文实例讲述了Python实现PS滤镜特效之扇形变换效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 滤镜中的一种几何变换特效,称为扇形变换,将图像扭曲成一个扇形,具体的算法原理和效果图可以参考附录说明 import numpy as np from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import math import numpy.matl

  • Python+OpenCV实现六种常用图像特效

    Python+OpenCV实现六种常用图像特效

    目录 图像融合 灰度处理 颜色反转 灰度反转 彩色反转 马赛克效果 毛玻璃效果 浮雕效果 图像融合 按照一定的比例将两张图片融合在一起 addWeighted()方法: 参数1第一张图片矩阵 参数2第一张图片矩阵的权重 参数3第二张图片矩阵 参数4第二张图片矩阵的权重 融合之后的偏移量 进行叠加的两张图片宽高应该相同 叠加之后的像素偏移值如果填的话不要填太大,超过255会导致图像偏白 import cv2 import cv2 as cv img = cv.imread("img/lena.jp

  • Python实现PS滤镜的万花筒效果示例

    Python实现PS滤镜的万花筒效果示例

    本文实例讲述了Python实现PS滤镜的万花筒效果.分享给大家供大家参考,具体如下: 这里用 Python 实现 PS 的一种滤镜效果,称为万花筒.也是对图像做各种扭曲变换,最后图像呈现的效果就像从万花筒中看到的一样: 图像的效果可以参考附录说明.具体Python代码如下: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io from skimage import img_as_float import numpy as np impor

  • Python实现新年愿望代码雨效果

    目录 1.引言 2.代码实战 2.1 模块介绍 2.2 代码示例 3.总结 1.引言 小丝:鱼哥,2023年了, 你有啥愿望啊? 小鱼:这, 我可以选择不告诉你吗? 小丝:可以选择不告诉我,但是,你自己憋着,不难受吗? 小鱼:… 我可以告诉别人吗? 小丝:… 还有谁能像我,认真听你的愿望. 小鱼:这2023年刚开始,你这是来给我添堵,故意的?? 小丝:既然你不想告诉我,那我也不勉强了,毕竟… 小鱼:你说话,说一半,留一半,不憋得难受吗? 小丝:习惯了, 反正, 我不难受,难受的就是别人! 小鱼:

  • Python图像锐化与边缘检测之Scharr,Canny,LOG算子详解

    目录 一.Scharr算子 二.Cann算子 三.LOG算子 四.总结 一.Scharr算子 由于Sobel算子在计算相对较小的核的时候,其近似计算导数的精度比较低,比如一个3×3的Sobel算子,当梯度角度接近水平或垂直方向时,其不精确性就越发明显.Scharr算子同Sobel算子的速度一样快,但是准确率更高,尤其是计算较小核的情景,所以利用3×3滤波器实现图像边缘提取更推荐使用Scharr算子. Scharr算子又称为Scharr滤波器,也是计算x或y方向上的图像差分,在OpenCV中主要是

随机推荐