图片模糊的python代码
时间: 2023-10-15 07:03:57 浏览: 51
以下是一个基于OpenCV库的Python代码示例,可以用来处理图片模糊问题:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 使用高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 显示原始图片和模糊后的图片
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blurred Image', blur)
# 等待用户按下按键
cv2.waitKey(0)
# 关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的代码中,我们使用高斯模糊函数 `cv2.GaussianBlur()` 对图片进行模糊处理。该函数的第一个参数是要处理的图片,第二个参数是模糊核的大小,第三个参数是模糊的标准差。在这里,我们使用了一个 5x5 的模糊核,并将标准差设置为 0。
你可以根据需要调整模糊核的大小和标准差,以得到最佳的模糊效果。
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将一张清晰图片变得模糊python代码
你好!要将一张清晰的图片变得模糊,可以使用Python中的OpenCV库。以下是示例代码:
```python
import cv2
# 加载图片
img = cv2.imread('path/to/image.jpg')
# 将图片缩小,以减少像素
img = cv2.resize(img, (0,0), fx=0.5, fy=0.5)
# 模糊图片
img = cv2.GaussianBlur(img, (15,15), 0)
# 显示图片
cv2.imshow('Blurred Image',img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码将读取一张图片,将其缩小一半,然后使用高斯模糊函数(`cv2.GaussianBlur()`)将其变得模糊。最后,代码将显示模糊的图片。
请将上述代码中的`'path/to/image.jpg'`替换为你想模糊的图片的路径。
批量图片随机高斯模糊调整python代码
可以使用OpenCV库来实现批量图片的随机高斯模糊调整。以下是一个简单的Python代码示例:
```python
import cv2
import os
import random
# 定义高斯模糊的最小和最大卷积核大小
min_kernel_size = 3
max_kernel_size = 15
# 定义高斯模糊的最小和最大标准差
min_sigma = 0
max_sigma = 3
# 定义图片文件夹路径
img_folder = 'path/to/folder'
# 遍历文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(img_folder):
if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
# 读取图片
img_path = os.path.join(img_folder, filename)
img = cv2.imread(img_path)
# 随机生成高斯模糊所需的卷积核大小和标准差
kernel_size = random.randint(min_kernel_size, max_kernel_size)
sigma = random.uniform(min_sigma, max_sigma)
# 对图片进行高斯模糊
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), sigma)
# 保存处理后的图片
new_filename = 'blur_' + filename
new_img_path = os.path.join(img_folder, new_filename)
cv2.imwrite(new_img_path, img_blur)
```
该代码遍历指定文件夹中的所有图片文件,并随机生成高斯模糊所需的卷积核大小和标准差,然后对每张图片进行高斯模糊处理,并将处理后的图片保存在同一文件夹中。