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📜  PythonPillow-模糊图像

📅  最后修改于: 2020-11-07 07:47:21             🧑  作者: Mango

可以通过对图像应用滤镜来降低图像中的噪声级别来模糊图像。图像模糊是图像处理的重要方面之一。

枕头库中的ImageFilter类提供了几种标准的图像滤镜。通过使用ImageFilter类中定义的所需过滤器类型调用Image对象的filter()方法，可以将图像过滤器应用于图像。

有多种用于模糊图像的技术，我们将讨论以下提到的技术。

  • 简单的模糊

  • 方块模糊

  • 高斯模糊

所有这三种技术都将使用“ Image.filter()”方法将滤镜应用于图像。

简单的模糊

通过特定的内核或卷积矩阵将模糊效果应用于图像。

句法

filter(ImageFilter.BLUR)

例

#Import required Image library
from PIL import Image, ImageFilter

#Open existing image
OriImage = Image.open('images/boy.jpg')
OriImage.show()

blurImage = OriImage.filter(ImageFilter.BLUR)
blurImage.show()
#Save blurImage
blurImage.save('images/simBlurImage.jpg')

在执行时，以上示例将生成两个标准PNG显示实用程序窗口(在本例中为Windows Photos应用程序)。

原始图片

原始图片2

影像模糊

影像模糊

方块模糊

在此过滤器中，我们使用“半径”作为参数。半径与模糊值成正比。

句法

ImageFilter.BoxBlur(radius)

哪里，

  • 半径-框在一个方向上的大小。

  • 半径0-表示无模糊并返回相同图像。

  • RRadius 1 ＆minnus;每个方向需要1个像素，即总共9个像素。

例

#Import required Image library
from PIL import Image,
 
#Open existing image
OriImage = Image.open('images/boy.jpg')
OriImage.show()

#Applying BoxBlur filter
boxImage = OriImage.filter(ImageFilter.BoxBlur(5))
boxImage.show()

#Save Boxblur image
boxImage.save('images/boxblur.jpg')

输出

在执行时，以上示例将生成两个标准的PNG显示实用程序窗口(在本例中为Windows Photos应用程序)。

原始图片

原始图片3

影像模糊

Image2模糊

高斯模糊

该滤镜还使用参数半径，并且在进行一些算法更改后与框模糊效果相同。简而言之，更改半径值将生成不同强度的“高斯模糊”图像。

句法

ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

哪里，

  • 半径–模糊半径

例

#Import required Image library
from PIL import Image, ImageFilter

#Open existing image
OriImage = Image.open('images/boy.jpg')
OriImage.show()

#Applying GaussianBlur filter
gaussImage = OriImage.filter(ImageFilter.GaussianBlur(5))
gaussImage.show()

#Save Gaussian Blur Image
gaussImage.save('images/gaussian_blur.jpg')

输出

在执行时，以上示例将生成两个标准PNG显示实用程序窗口(在本例中为Windows Photos应用程序)。

原始图片

原始图片4

影像模糊

Image3模糊