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Python 实现PS滤镜中的径向模糊特效

时间:2021-08-08 00:02     来源/作者:未雨愁眸

实现效果

Python 实现PS滤镜中的径向模糊特效

实现代码

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from skimage import img_as_float
import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import io
import numpy as np
import numpy.matlib
 
file_name='D:/2020121173119242.png'  # 图片路径
img=io.imread(file_name)
 
img = img_as_float(img)
 
img_out = img.copy()
 
row, col, channel = img.shape
 
xx = np.arange (col)
yy = np.arange (row)
 
x_mask = numpy.matlib.repmat (xx, row, 1)
y_mask = numpy.matlib.repmat (yy, col, 1)
y_mask = np.transpose(y_mask)
 
center_y = (row -1) / 2.0
center_x = (col -1) / 2.0
 
R = np.sqrt((x_mask - center_x) **2 + (y_mask - center_y) ** 2)
 
angle = np.arctan2(y_mask - center_y , x_mask - center_x)
 
Num = 20
arr = np.arange(Num)
 
for i in range (row):
 for j in range (col):
 
  R_arr = R[i, j] - arr
  R_arr[R_arr < 0] = 0
 
  new_x = R_arr * np.cos(angle[i,j]) + center_x
  new_y = R_arr * np.sin(angle[i,j]) + center_y
 
  int_x = new_x.astype(int)
  int_y = new_y.astype(int)
 
  int_x[int_x > col-1] = col - 1
  int_x[int_x < 0] = 0
  int_y[int_y < 0] = 0
  int_y[int_y > row -1] = row -1
 
  img_out[i,j,0] = img[int_y, int_x, 0].sum()/Num
  img_out[i,j,1] = img[int_y, int_x, 1].sum()/Num
  img_out[i,j,2] = img[int_y, int_x, 2].sum()/Num
 
 
plt.figure(1)
plt.imshow(img)
plt.axis('off')
 
plt.figure(2)
plt.imshow(img_out)
plt.axis('off')
 
plt.show()

以上就是Python 实现 PS 滤镜中的径向模糊特效的详细内容,更多关于python 图片模糊滤镜的资料请关注服务器之家其它相关文章!

原文链接:https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9412386.html

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