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Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

2021-08-01 00:47Matrix_11 Python

今天小編就為大家分享一篇Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

在圖像處理以及圖像特效中,經常會用到一種成高斯分布的蒙版,蒙版可以用來做圖像融合,將不同內容的兩張圖像結合蒙版,可以營造不同的藝術效果。

Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

這里II 表示合成后的圖像,FF 表示前景圖,BB 表示背景圖,MM 表示蒙版,或者直接用 蒙版與圖像相乘, 形成一種漸變映射的效果。如下所示。

Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

這里介紹一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python實現。

高斯分布的蒙版,簡單來說,就是一個從中心擴散的亮度分布圖,如下所示:

Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

亮度的范圍從 1 到 0, 從中心到邊緣逐漸減弱,中心的亮度值最高為1,邊緣的亮度值最低為 0. 圖像上任何一點的亮度值為:

Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

其中 i,ji,j 表示圖像上任何一點的坐標,以左上角為坐標原點,dd 表示 圖像上任何一點 到圖像中心點的距離,RR 表示圖像的半徑。假設圖像的高為 HH 寬為 WW

Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

  1. IMAGE_WIDTH = 512
  2. IMAGE_HEIGHT = 392
  3.  
  4. center_x = IMAGE_WIDTH/2
  5. center_y = IMAGE_HEIGHT/2
  6.  
  7. R = np.sqrt(center_x**2 + center_y**2)
  8.  
  9. Gauss_map = np.zeros((IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH))
  10.  
  11. # 利用 for 循環 實現
  12. for i in range(IMAGE_HEIGHT):
  13. for j in range(IMAGE_WIDTH):
  14. dis = np.sqrt((i-center_y)**2+(j-center_x)**2)
  15. Gauss_map[i, j] = np.exp(-0.5*dis/R)
  16.  
  17. # 直接利用矩陣運算實現
  18.  
  19. mask_x = np.matlib.repmat(center_x, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH)
  20. mask_y = np.matlib.repmat(center_y, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH)
  21.  
  22. x1 = np.arange(IMAGE_WIDTH)
  23. x_map = np.matlib.repmat(x1, IMAGE_HEIGHT, 1)
  24.  
  25. y1 = np.arange(IMAGE_HEIGHT)
  26. y_map = np.matlib.repmat(y1, IMAGE_WIDTH, 1)
  27. y_map = np.transpose(y_map)
  28.  
  29. Gauss_map = np.sqrt((x_map-mask_x)**2+(y_map-mask_y)**2)
  30.  
  31. Gauss_map = np.exp(-0.5*Gauss_map/R)
  32.  
  33. # 顯示和保存生成的圖像
  34. plt.figure()
  35. plt.imshow(Gauss_map, plt.cm.gray)
  36. plt.imsave('out_2.jpg', Gauss_map, cmap=plt.cm.gray)
  37. plt.show()

以上這篇Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例就是小編分享給大家的全部內容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持我們。

原文鏈接:https://blog.csdn.net/matrix_space/article/details/57942262

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