Python圖像特效之模糊玻璃效果

今天介紹一種基於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,然後對模糊後的圖像,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。

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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:

小編再為大傢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()

以上就是本文的全部內容,希望對大傢的學習有所幫助,也希望大傢多多支持WalkonNet。

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