图像去模糊python代码

图像去模糊的方法有很多种，其中比较常见的是使用高斯滤波器。以下是使用OpenCV库实现高斯滤波器进行图像去模糊的Python代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 使用高斯滤波器去模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 显示原图和去模糊后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.GaussianBlur()函数的第一个参数是输入的图像，第二个参数是指定高斯核的大小，第三个参数是高斯核的标准差。可以根据实际情况调整参数以达到更好的去模糊效果。

相关问题

图像去模糊python

图像去模糊是一个比较复杂的问题，需要用到图像处理领域的知识和算法。常见的图像去模糊算法包括盲去卷积、维纳滤波、逆滤波等。

在 Python 中，可以使用一些图像处理库来实现图像去模糊，比如 OpenCV、scikit-image、Pillow 等。下面以 OpenCV 为例，简单介绍一下图像去模糊的实现方法：

1. 读取需要处理的图像：

import cv2

img = cv2.imread('blurry_image.jpg')

2. 对图像进行去模糊处理：

# 使用高斯滤波对图像进行模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 使用拉普拉斯算子进行边缘检测
laplacian = cv2.Laplacian(blur, cv2.CV_64F)

# 对边缘进行二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(laplacian, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 显示处理结果
cv2.imshow('Deblurred Image', thresh)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，使用 GaussianBlur 函数对图像进行高斯滤波，然后使用 Laplacian 函数进行边缘检测，最后对边缘进行二值化处理得到去模糊后的图像。

需要注意的是，图像去模糊是一个比较复杂的问题，不同的图像和模糊程度可能需要不同的算法和参数来处理。因此，需要根据具体情况进行调整和优化。

图像加运动模糊 python代码

在Python中，我们可以使用OpenCV库来添加运动模糊效果到图像上。OpenCV提供了丰富的图像处理功能，包括模糊操作。以下是一个简单的例子，展示如何对图像进行径向或高斯运动模糊：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 定义模糊核（kernel），例如高斯核或径向核
# 高斯模糊核
kernel_size = 5
gaussian_kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, 0)
# 或者径向模糊核
# radial_kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (kernel_size, kernel_size), (kernel_size // 2, kernel_size // 2))

# 对图像应用模糊
# 高斯模糊
blurred_image = cv2.filter2D(image, -1, gaussian_kernel)
# 或径向模糊，这里径向模糊需要先进行腐蚀操作（预处理），因为OpenCV的motion_blur函数不支持单独的径向模糊
blurred_image = cv2.morphologyEx(image, cv2.MORPH_DILATE, radial_kernel)
blurred_image = cv2.filter2D(blurred_image, -1, gaussian_kernel)

# 显示原图和模糊后的图像
cv2.imshow("Original Image", image)
cv2.imshow("Blurred Image", blurred_image)

# 等待按键，然后关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()