opencv轮廓模糊识别
Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例运动模糊：由于相机和物体之间的相对运动造成的模糊，又称为动态模糊
opencv+python实现运动模糊，主要用到的函数是cv2.filter2d()：
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# coding: utf-8import numpy as npimport cv2def motion_blur(image, degree=12, angle=45): image = np.array(image) # 这里生成任意角度的运动模糊kernel的矩阵， degree越大，模糊程度越高 m = cv2.getrotationmatrix2d((degree / 2, degree / 2), angle, 1) motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree)) motion_blur_kernel = cv2.warpaffine(motion_blur_kernel, m, (degree, degree)) motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree blurred = cv2.filter2d(image, -1, motion_blur_kernel) # convert to uint8 cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.norm_minmax) blurred = np.array(blurred, dtype=np.uint8) return blurredimg = cv2.imread('./9.jpg" alt="opencv轮廓模糊识别（Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例）" border="0" />img_ = motion_blur(img)cv2.imshow('source image',img)cv2.imshow('blur image',img_)cv2.waitkey() |
原图：
运动模糊效果：
高斯模糊：图像与二维高斯分布的概率密度函数做卷积，模糊图像细节
opencv+python实现高斯模糊，主要用到的函数是cv2.gaussianblur():
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# coding: utf-8import numpy as npimport cv2img = cv2.imread('./9.jpg" alt="opencv轮廓模糊识别（Opencv+Python实现图像运动模糊和高斯模糊的示例）" border="0" />img_ = cv2.gaussianblur(img, ksize=(9, 9), sigmax=0, sigmay=0)cv2.imshow('source image',img)cv2.imshow('blur image',img_)cv2.waitkey() |
高斯模糊效果：
总结
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