线性渐变的高斯模糊算法

前端

2023-12-31 06:12:06

传统的高斯模糊算法在各个方向上使用相同的模糊程度。在某些情况下，可能希望在图像的某些区域使用不同的模糊程度。例如，在照片中，您可能希望使背景模糊，但使前景保持清晰。

可以用线性渐变的高斯模糊算法来实现这一点。线性渐变的高斯模糊算法是一种模糊算法，模糊程度在图像中从一个方向逐渐增加到另一个方向。

线性渐变的高斯模糊算法原理

线性渐变的高斯模糊算法的原理很简单。首先，使用标准的高斯模糊算法对图像进行模糊。然后，使用渐变遮罩对模糊后的图像进行遮罩。渐变遮罩是一个从一个方向逐渐增加到另一个方向的灰度图像。

遮罩后，模糊后的图像中只有渐变遮罩中较亮的区域才会显示出来。渐变遮罩中较暗的区域将被遮挡。

小demo 展示了如何实现 y 方向上线性渐变的高斯模糊效果

要实现 y 方向上的线性渐变的高斯模糊效果，可以按照以下步骤操作：

使用标准的高斯模糊算法对图像进行模糊。
创建一个从上到下逐渐变亮的渐变遮罩。
将渐变遮罩与模糊后的图像相乘。

以下是一个使用 Python 实现上述步骤的小 demo：

import cv2
import numpy as np

def gaussian_blur(image, sigma):
  """
  对图像进行高斯模糊。

  Args:
    image: 输入图像。
    sigma: 高斯模糊的标准差。

  Returns:
    模糊后的图像。
  """

  return cv2.GaussianBlur(image, (0, 0), sigma)

def linear_gradient_mask(height, width):
  """
  创建一个从上到下逐渐变亮的渐变遮罩。

  Args:
    height: 遮罩的高度。
    width: 遮罩的宽度。

  Returns:
    渐变遮罩。
  """

  mask = np.zeros((height, width), np.uint8)
  for i in range(height):
    mask[i, :] = i / height * 255

  return mask

def apply_mask(image, mask):
  """
  将遮罩应用于图像。

  Args:
    image: 输入图像。
    mask: 遮罩。

  Returns:
    遮罩后的图像。
  """

  return cv2.bitwise_and(image, mask)

def main():
  # 读取图像
  image = cv2.imread("image.jpg")

  # 对图像进行高斯模糊
  blurred_image = gaussian_blur(image, 5)

  # 创建渐变遮罩
  mask = linear_gradient_mask(image.shape[0], image.shape[1])

  # 将遮罩应用于图像
  masked_image = apply_mask(blurred_image, mask)

  # 显示图像
  cv2.imshow("Original Image", image)
  cv2.imshow("Blurred Image", blurred_image)
  cv2.imshow("Masked Image", masked_image)
  cv2.waitKey(0)

if __name__ == "__main__":
  main()