利用Python对图片进行模糊化处理

背景

大家在制作视频时，是不是见过一种特效：图片从清晰状态慢慢渐变为模糊状态，视频其实也就是每一帧图片拼接组成，今天就来介绍下怎么把图片模糊化，主要运用的原理就是多维高斯滤波器

效果展示

小编环境

import sys

print('python 版本：',sys.version.split('|')[0])   
#python 版本： 3.11.4

完整代码

%matplotlib qt
from scipy import ndimage
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

#中文乱码的处理
plt.rcParams['font.sans-serif']=['Microsoft YaHei']

def blur_image(image_path):    
    image=np.array(Image.open(image_path))
    image = np.rot90(image,-1)  #对图片顺时针旋转90度
    
    plt.figure(figsize=(5, 15),dpi=100)
    plt.subplot(221)
    plt.imshow(image)
    plt.title("原始图片")
    plt.axis( 'off')
    
    sigma = 5
    blurred_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    for i in range(3):  #对图像的每一个通道都应用高斯滤波
        blurred_image[:,:,i] = ndimage.gaussian_filter(image[:,:,i], sigma)
    plt.subplot(222)
    plt.imshow(blurred_image)
    plt.title(f'模糊化的图像 (sigma={sigma})')
    plt.axis('off')
    
    sigma = 10
    blurred_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    for i in range(3):  #对图像的每一个通道都应用高斯滤波
        blurred_image[:,:,i] = ndimage.gaussian_filter(image[:,:,i], sigma)
    plt.subplot(223)
    plt.imshow(blurred_image)
    plt.title(f'模糊化的图像 (sigma={sigma})')
    plt.axis('off')
    
    sigma = 20
    blurred_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)
    for i in range(3):  #对图像的每一个通道都应用高斯滤波
        blurred_image[:,:,i] = ndimage.gaussian_filter(image[:,:,i], sigma)
    plt.subplot(224)
    plt.imshow(blurred_image)
    plt.title(f'模糊化的图像 (sigma={sigma})')
    plt.axis('off')
    
    plt.subplots_adjust(top=0.9,
                        bottom=0.1,
                        left=0.125,
                        right=0.9,
                        hspace=0.05,
                        wspace=0.07)
    plt.show()


image_path ='秋天的银杏树.jpg'
blur_image(image_path)

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