python 雾化特效

在Python中，你可以使用各种库和工具来实现图像的雾化特效。下面是一种常见的实现方法，使用了OpenCV库：

import cv2
import numpy as np
def apply_fog_effect(image, intensity):
    # 创建一个与原图像相同大小的随机噪声图像
    noise = np.random.randint(low=0, high=intensity, size=image.shape, dtype=np.uint8)

    # 将原图像与随机噪声相加，并进行截断处理
    foggy_image = cv2.add(image, noise)

    # 对雾化图像进行模糊处理，增强雾化效果
    foggy_image = cv2.blur(foggy_image, (10, 10))

    return foggy_image

# 读取原始图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 调整图像大小和强度参数
image = cv2.resize(image, (800, 600))
intensity = 50

# 应用雾化特效
foggy_image = apply_fog_effect(image, intensity)

# 显示原始图像和雾化图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Foggy Image', foggy_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，`apply_fog_effect()` 函数接受原始图像和雾化强度作为参数。它首先创建一个与原始图像大小相同的随机噪声图像，并将其与原始图像相加。然后，使用模糊操作对雾化图像进行处理，以增强雾化效果。最后，我们可以使用OpenCV的`imshow()`函数显示原始图像和雾化图像。

请注意，你需要将代码中的`image.jpg`替换为你自己的图像文件路径。此外，你可以根据需要调整图像大小和雾化强度参数以达到所需的效果。