Python如何實現(xiàn)模糊玻璃效果

這篇文章給大家分享的是有關Python如何實現(xiàn)模糊玻璃效果的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

介紹一種基于高斯濾波和鄰域隨機采樣，生成一種毛玻璃的圖像特效，簡單來說，就是先對圖像做高斯濾波模糊，然后對模糊后的圖像，通過對鄰域的隨機采樣來賦予當前的像素點，這樣，生成的圖像有有一定的隨機擾動和模糊，看起來就像隔著一層毛玻璃在觀察圖像一樣。

# -*- 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()

效果圖：

效果圖：

小編再為大家分享一段之前收藏的實例，感謝原作者的分享。

#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()

感謝各位的閱讀！關于“Python如何實現(xiàn)模糊玻璃效果”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，讓大家可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！