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Python 圖像處理: 生成二維高斯分布蒙版的實例

系統(tǒng) 1899 0

在圖像處理以及圖像特效中,經(jīng)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(nèi)容的兩張圖像結(jié)合蒙版,可以營造不同的藝術(shù)效果。

這里II 表示合成后的圖像,F(xiàn)F 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。

這里介紹一下高斯分布蒙版的特性,并且用Python實現(xiàn)。

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_第1張圖片

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:

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(shè)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_第2張圖片

            
IMAGE_WIDTH = 512
IMAGE_HEIGHT = 392

center_x = IMAGE_WIDTH/2
center_y = IMAGE_HEIGHT/2

R = np.sqrt(center_x**2 + center_y**2)

Gauss_map = np.zeros((IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH))

# 利用 for 循環(huán) 實現(xiàn)
for i in range(IMAGE_HEIGHT):
  for j in range(IMAGE_WIDTH):
    dis = np.sqrt((i-center_y)**2+(j-center_x)**2)
    Gauss_map[i, j] = np.exp(-0.5*dis/R)

# 直接利用矩陣運算實現(xiàn)

mask_x = np.matlib.repmat(center_x, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH)
mask_y = np.matlib.repmat(center_y, IMAGE_HEIGHT, IMAGE_WIDTH)

x1 = np.arange(IMAGE_WIDTH)
x_map = np.matlib.repmat(x1, IMAGE_HEIGHT, 1)

y1 = np.arange(IMAGE_HEIGHT)
y_map = np.matlib.repmat(y1, IMAGE_WIDTH, 1)
y_map = np.transpose(y_map)

Gauss_map = np.sqrt((x_map-mask_x)**2+(y_map-mask_y)**2)

Gauss_map = np.exp(-0.5*Gauss_map/R)

# 顯示和保存生成的圖像
plt.figure()
plt.imshow(Gauss_map, plt.cm.gray)
plt.imsave('out_2.jpg', Gauss_map, cmap=plt.cm.gray)
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(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。


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