Opencv 馬賽克和毛玻璃效果與圖片融合的實(shí)現(xiàn)
更新時(shí)間：2021年11月19日 16:52:08 作者：il_持之以恒_li
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了通過(guò)OpenCV實(shí)現(xiàn)馬賽克和毛玻璃濾鏡效果與圖片的融合，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下
1.馬賽克效果
馬賽克的基本原理就是，用某一個(gè)區(qū)域的某一個(gè)像素點(diǎn)替代這個(gè)區(qū)域所有的像素點(diǎn)，從而導(dǎo)致圖片出現(xiàn)模糊的效果，如下：
import cv2
# 馬賽克效果
img = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
flag = 2 # 系數(shù)，系數(shù)越小，馬賽克的效果越不明顯
for m in range(26,height):
for n in range(140,880):
if m%flag==0 and n%flag==0:
for i in range(0,flag):
for j in range(0,flag):
(b,g,r) = img[m,n]
img[i+m,j+n] = (b,g,r)
cv2.imshow('dst',img)
cv2.waitKey(0)
2. 毛玻璃效果
import cv2
import numpy as np
import random
# 毛玻璃效果
img = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
imgInfo = img.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(height-8):
for j in range(width-8):
index = int(random.random()*8) # 生成0-8之間的隨機(jī)數(shù)(不包括8)
dst[i, j] = img[i+index,j+index]
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
3. 圖片的融合
就是將兩張圖片融合到一張圖片上，即可看到第一張圖片的效果，也可以看到第二張圖片的效果。
import cv2
img_1 = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
img_2 = cv2.imread(filename='../huanghe.jpg',flags=1)
imgInfo = img_1.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
# roi
roi = 0.5
dst = cv2.addWeighted(img_1,roi,img_2,(1-roi),0)
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
算法實(shí)現(xiàn)
import cv2
import numpy as np
img_1 = cv2.imread(filename='../anqila21.jpg',flags=1)
img_2 = cv2.imread(filename='../huanghe.jpg',flags=1)
imgInfo = img_1.shape
height = imgInfo[0]
width = imgInfo[1]
# roi
roi = 0.5
dst = np.zeros((height,width,3),np.uint8)
for i in range(height):
for j in range(width):
(b1,g1,r1) = img_1[i,j]
(b2,g2,r2) = img_2[i,j]
dst[i,j] = (int(b1*roi+b2*(1-roi)),int(g1*roi+g2*(1-roi)),int(r1*roi+r2*(1-roi)))
cv2.imshow('dst',dst)
cv2.waitKey(0)
以上就是Opencv 馬賽克和毛玻璃效果與圖片融合的實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Opencv 的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！
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