Python怎么生成隨機高斯模糊圖片

這篇文章主要介紹了Python怎么生成隨機高斯模糊圖片的相關知識，內容詳細易懂，操作簡單快捷，具有一定借鑒價值，相信大家閱讀完這篇Python怎么生成隨機高斯模糊圖片文章都會有所收獲，下面我們一起來看看吧。

高斯模糊的介紹與原理

通常，圖像處理軟件會提供"模糊"（blur）濾鏡，使圖片產生模糊的效果。

"模糊"的算法有很多種，其中有一種叫做"高斯模糊"（Gaussian Blur）。它將正態分布（又名"高斯分布"）用于圖像處理。

所謂"模糊"，可以理解成每一個像素都取周邊像素的平均值。

如果使用簡單平均，顯然不是很合理，因為圖像都是連續的，越靠近的點關系越密切，越遠離的點關系越疏遠。因此，加權平均更合理，距離越近的點權重越大，距離越遠的點權重越小。

python生成高斯模糊

Python可以使用opencv庫很方便地生成模糊圖像，如果沒有安裝opencv的，可以用pip安裝：

pip install python-opencv

想了解高斯模糊是什么的話，可以看wiki百科-高斯模糊。對于一般人，只要知道這個操作可以生成模糊圖片就好了，一行代碼即可搞定：

import cv2
img = cv2.GaussianBlur(ori_img, (9, 9), 0)

這個函數的第一個參數是原圖像，第二個參數是高斯矩陣，要注意長和寬都必須為單數，第三個參數是標準差，如果寫0，則函數會自行計算。

那怎么控制模糊程度呢？很簡單，高斯矩陣的尺寸越大，標準差越大，處理過的圖像模糊程度越大。

介紹完了簡單的高斯模糊操作，我們加一個隨機處理，來隨機生成模糊程度不同的幾張圖像，其實也很簡單，加一個隨機函數來生成高斯矩陣的尺寸就可以了：

import cv2
import random

imgName = "img.png"
min_size = 11

ori_img = cv2.imread(imgName)

for i in range(3):
    addition = random.choice((0, 2, 4, 6, 8, 10, 12))
    size = min_size + addition
    kernel_size = (size, size)
    img = cv2.GaussianBlur(ori_img, kernel_size, 0)
    new_imgName = "New_" + str(i) + "_" + str(kernel_size[0])  + "_" + imgName
    cv2.imwrite(new_imgName, img)

這里利用了random庫，來在一組數字中隨機選擇一個數，加到最小尺寸上，作為每次生成的模糊圖片的高斯矩陣尺寸，這里我的尺寸最小值設為了11，大家可以根據需要自己嘗試看效果來設定。

關于“Python怎么生成隨機高斯模糊圖片”這篇文章的內容就介紹到這里，感謝各位的閱讀！相信大家對“Python怎么生成隨機高斯模糊圖片”知識都有一定的了解，大家如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。