📅  最后修改于: 2023-12-03 15:15:48.448000             🧑  作者: Mango
在图像处理和计算机图形学中,图像颤动效果通常是指将一个图像的像素按随机方式移动,产生摇晃、抖动或扰动的效果。这种效果不仅可以用于美化图像,还可以用于增强图像的安全性,例如在数字水印领域中。
图像颤动效果的实现方法有很多,以下是其中两种常见的方法:
这种方法的基本思路是,按照一个随机的像素偏移量来移动图像的每一个像素。 其核心代码如下:
import numpy as np
from PIL import Image
def shake_image(img_file, shake_range=5):
# load image file
img = Image.open(img_file)
# convert to numpy array
img_array = np.array(img)
# get image size
height, width, channels = img_array.shape
# generate random offset for each pixel
shake_offset = np.random.randint(-shake_range, shake_range+1, (height, width, channels))
# apply offset to each pixel
img_shaken = np.zeros_like(img_array)
for h in range(height):
for w in range(width):
img_shaken[h,w] = img_array[(h+shake_offset[h,w,0])%height,(w+shake_offset[h,w,1])%width]
# convert back to Image and save
img_shaken = Image.fromarray(np.uint8(img_shaken))
img_shaken.save('shaken_'+img_file)
这种方法的基本思路是,对图像进行傅里叶变换,然后在频域对频率进行随机扰动,最后对扰动后的傅里叶变换进行反变换得到颤动后的图像。 其核心代码如下:
import numpy as np
from PIL import Image
from scipy.fftpack import fft2, ifft2
def shake_image(img_file, shake_range=5):
# load image file and convert to numpy array
img = Image.open(img_file)
img_array = np.array(img)
# get image size and generate frequency grid
height, width, channels = img_array.shape
freq_h = np.fft.fftfreq(height).reshape(height,1)
freq_w = np.fft.fftfreq(width).reshape(1,width)
freq_grid = np.sqrt(freq_h**2 + freq_w**2)
# generate random phase shift for each frequency
phase_shift = np.random.uniform(0, 2*np.pi, (height,width,channels))
phase_shift[freq_grid > shake_range] = 0
# apply phase shift to image
img_fft = fft2(img_array)
img_shaken_fft = np.zeros_like(img_fft)
for c in range(channels):
img_shaken_fft[:,:,c] = np.abs(img_fft[:,:,c]) * np.exp(1j * np.angle(img_fft[:,:,c]) + phase_shift[:,:,c])
img_shaken = np.uint8(np.real(ifft2(img_shaken_fft)))
# convert back to Image and save
img_shaken = Image.fromarray(img_shaken)
img_shaken.save('shaken_'+img_file)
图像颤动效果是图像处理和计算机图形学中常见的一种效果,其实现方法多种多样。通过以上介绍,相信你已经对两种基本的实现方法有了初步的认识。如果你对图像颤动效果感兴趣,不妨自己动手实践一下,深入探究其实现原理和算法优化,相信一定会有不一样的收获!