python图片去模糊处理

要对图片进行去模糊处理，可以使用一些图像处理库，比如OpenCV或者scikit-image。

下面是一个使用scikit-image库进行图片去模糊处理的示例代码：

from skimage import restoration, io

# 读取图片
img = io.imread('image.jpg')

# 使用Richardson-Lucy去模糊算法进行去模糊处理
deconvolved = restoration.richardson_lucy(img, psf)

# 显示处理后的图片
io.imshow(deconvolved)
io.show()

其中，psf是一个点扩散函数，可以使用scikit-image库的measure模块中的compare_psnr函数生成。如果没有psf，也可以使用默认的参数值。

需要注意的是，去模糊处理并不是万能的，如果图片的模糊程度过高，可能无法完全恢复清晰的图片。

相关问题

ｐｙｔｈｏｎ给图片模糊

可以使用Python中的Pillow库来实现图片模糊。Pillow库是Python中用于处理图像的库，提供了很多图像处理功能。

以下是使用Pillow库实现图片模糊的示例代码：

from PIL import Image, ImageFilter

# 打开图片
im = Image.open('example.jpg')

# 进行模糊处理
im_blur = im.filter(ImageFilter.BLUR)

# 保存处理后的图片
im_blur.save('example_blur.jpg')

上述代码中，首先使用Image.open()函数打开图片，然后使用filter()函数以ImageFilter.BLUR参数进行模糊处理。最后通过save()函数保存处理后的图片。你只需要将example.jpg替换成你的图片路径即可。

Python opencv 图片模糊化

要对图像进行模糊化处理，可以使用OpenCV中的高斯模糊函数`cv2.GaussianBlur()`。这个函数需要传入以下参数：

- `src`：要进行模糊处理的原始图像。
- `ksize`：高斯核的大小。可以使用`cv2.Size()`来指定大小。
- `sigmaX`：高斯核在X方向的标准差。
- `sigmaY`：高斯核在Y方向的标准差。如果sigmaY为0，则默认为sigmaX。

下面是一个简单的Python示例代码，演示如何使用OpenCV对图像进行模糊处理：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg')

# 模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 显示图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Blur', blur)

# 等待用户关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用`cv2.imread()`函数加载一张图像。然后，我们使用`cv2.GaussianBlur()`函数对图像进行模糊处理，指定了高斯核的大小为5x5。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和模糊处理后的图像。用户可以通过按下任意键来关闭窗口。