Python Pillow 模糊图像
可以通过对图像应用过滤器来降低图像中的噪声水平来使图像模糊。图像模糊是图像处理的重要方面之一。
The 图像过滤器类 Pillow 库中提供了几个标准的图像过滤器。图像过滤器可以通过调用 过滤器()方法 ImageFilter 类中定义的具有所需过滤器类型的 Image 对象。
有多种技术用于模糊图像，我们将讨论下面提到的技术。
-
简单的模糊
-
Box blur
-
高斯模糊
所有这三种技术都将使用“Image.filter()”方法将过滤器应用于图像。
简单的模糊
它通过特定内核或卷积矩阵对图像应用模糊效果。
语法
filter(ImageFilter.BLUR)
例子
#Import required Image library
from PIL import Image, ImageFilter
#Open existing image
OriImage = Image.open('images/boy.jpg')
OriImage.show()
blurImage = OriImage.filter(ImageFilter.BLUR)
blurImage.show()
#Save blurImage
blurImage.save('images/simBlurImage.jpg')
执行时，上面的示例生成两个标准的 PNG 显示实用程序窗口(在本例中为 windows Photos app).
原始图像
图像模糊
Box blur
在这个过滤器中，我们使用“半径”作为参数。半径与模糊值成正比。
语法
ImageFilter.BoxBlur(radius)
Where,
-
Radius ： 一个方向的盒子大小。
-
Radius 0 ：表示没有模糊&返回相同的图像。
-
R半径1 &minnus;每个方向占用 1 个像素，即总共 9 个像素。
例子
#Import required Image library
from PIL import Image,
#Open existing image
OriImage = Image.open('images/boy.jpg')
OriImage.show()
#Applying BoxBlur filter
boxImage = OriImage.filter(ImageFilter.BoxBlur(5))
boxImage.show()
#Save Boxblur image
boxImage.save('images/boxblur.jpg')
输出
在执行时，上面的示例会生成两个标准的 PNG 显示实用程序窗口(在本例中为 windows Photos 应用程序)。
原始图像
图像模糊
高斯模糊
此过滤器还使用参数半径，并通过一些算法更改完成与框模糊相同的工作。简而言之，改变半径值，会产生不同强度的“高斯模糊”图像。
语法
ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)
Where,
-
半径 - 模糊半径
例子
#Import required Image library
from PIL import Image, ImageFilter
#Open existing image
OriImage = Image.open('images/boy.jpg')
OriImage.show()
#Applying GaussianBlur filter
gaussImage = OriImage.filter(ImageFilter.GaussianBlur(5))
gaussImage.show()
#Save Gaussian Blur Image
gaussImage.save('images/gaussian_blur.jpg')
执行时，上面的示例生成两个标准的 PNG 显示实用程序窗口(在本例中为 windows Photos app).
原始图像
图像模糊
