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    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脚本之家。

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