python给图片打马赛克
图片马赛克
关注公众号“轻松学编程”了解更多。
导包
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
读取图片
dog = plt.imread('./img/金毛.jpg')
plt.imshow(dog)
dog.shape
图片高800,宽1280。
全图打马赛克
#隔30行30列取一个像素点
#新数组行数:800/30 = 27(向上取整)
#新数组列数:1280/30 = 43(向上取整)
dog2 = dog[::30,::30]
plt.imshow(dog2)
print(dog2.shape)
新图像大小为27*43,。由于每个像素点都是从原图像中抽取的,然后再组成新的图像,所以看上去就像是打上了马赛克,有些部分看不清楚。
头部打马赛克
#从原图像中截取头部像素点
head = dog[40:620,400:900]
plt.imshow(head)
print(head.shape)
#从头部图像中按比例抽取一部分像素点
head2 = head[::30,::30]
plt.imshow(head2)
head2.shape
图像拼接
把打了马赛克的头部拼接到原图像中。
头部截取点:
head = dog[40:620,400:900]
行:40到620
列:400到900
#复制一个新的图像
dog_m = dog.copy()
#打了马赛克的头部图像的行数
for i in range(20):
for j in range(17): #打了马赛克的头部图像的列数
# 把打了马赛克的头部图像的像素点替换原图像对应的像素点
dog_m[40+i*30:70+i*30,400+j*30:430+j*30] = head2[i,j]
plt.imshow(dog_m)
头部一般是圆的,下面把头部打上圆形马赛克:
#圆
dog_m2 = dog.copy()
#头部马赛克图像形状(20,17,3) ---->(y,x)
#所以圆心为 ----> (x,y)
circle_dot = (9,10)
#头部半径为6
r = 6
for i in range(20):
for j in range(17):
if (i-circle_dot[1])**2 + (j-circle_dot[0])**2 < r**2:
dog_m[40+i*30:70+i*30,400+j*30:430+j*30] = head2[i,j]
plt.imshow(dog_m)
后记
【后记】为了让大家能够轻松学编程,我创建了一个公众号【轻松学编程】,里面有让你快速学会编程的文章,当然也有一些干货提高你的编程水平,也有一些编程项目适合做一些课程设计等课题。
也可加我微信【1257309054】,拉你进群,大家一起交流学习。
如果文章对您有帮助,请我喝杯咖啡吧!
公众号


关注我,我们一起成长~~
python给图片打马赛克的更多相关文章
- Python提取图片的ROI
图像处理经常需要提取图片的ROI,本文使用Python提取图片的ROI. 使用的Module是PIL (Pillow),一个图像处理库,用到的函数为类 Image 中的 crop 方法. 函数原型为: ...
- python 读取图片的尺寸、分辨率
#需要安装PIL模块 #encoding=gbk#--------------------------------------------------------------------------- ...
- python 对比图片相似度
最近appium的使用越来越广泛了,对于测试本身而言,断言同样是很重要的,没有准确的断言那么就根本就不能称之为完整的测试了.那么目前先从最简单的截图对比来看.我这里分享下python的图片相似度的代码 ...
- python在图片上画矩形
python在图片上画矩形 image_path = '' image = cv2.imread(image_path) first_point = (100, 100) last_point = ( ...
- Python读取图片尺寸、图片格式
Python读取图片尺寸.图片格式 需要用到PIL模块,使用pip安装Pillow.Pillow是从PIL fork过来的Python 图片库. from PIL import Image im = ...
- Python下图片的高斯模糊化的优化
资源下载 #本文PDF版下载 Python下图片的高斯模糊化的优化(或者单击我博客园右上角的github小标,找到lab102的W6目录下即可) #本文代码下载 高斯模糊(一维)优化代码(和本文方法集 ...
- python 对图片做垂直投影
Python 对图片做垂直投影 本文利用opencv对图片进行垂直投影,做出垂直投影图,大体思路:打开图片,灰度化,二值化,按列进行统计,新建一个大小和原图一样的图片,按列进行填充: cv2.cv.G ...
- python下载图片超时的调查
在使用python3下载图片时, 常用的方法有urlretrieve和requests两种, 不管哪种方法在网速极慢的情况下, 会出现图片下载卡住现象.那如何解决呢? 小编根据网上提供的资料测试了几种 ...
- python Pillow 图片处理模块,好强大有没有
python Pillow 图片处理模块,好强大有没有 Pillow 需要给 python 另外安装 第一个用法:https://www.cnblogs.com/ibingshan/p/1105739 ...
随机推荐
- Spring AOP系列(五)—反射
前言 前面我们进行了代理模式.静态代理.动态代理的学习.而动态代理就是利用Java的反射技术(Java Reflection),在运行时创建一个实现某些给定接口的新类(也称"动态代理类&qu ...
- STM32的CCM RAM
STM32F407ZGT6的Flash大小为1MB,SRAM大小为(128KB+64KB). 这里SRAM之所以分开表示是因为在芯片内部前面的128KB和后面的64KB地址不是连续的,后面的64KB在 ...
- 使用free掉的内存的危害
1 源码 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 编译环境 gcc int main(void) { printf("** ...
- 记一次ElementUI源码修改过程
修改目的 使用ElementUI el-tree过程发现选中节点,键盘移动上下键时(key down\key up)el-tree默认高亮移动的节点,业务上需要重写此事件. 从官网发现该事件没有暴露 ...
- CentOS 7安装Nginx 1.10.2
安装epel-release源并进行安装 yum install epel-release yum update(时间会有点长) yum install nginx 相关操作: systemctl s ...
- 跟随Javac代码来解答字节码的疑惑
前言 本文是跟随掘金小册张师傅的<JVM字节码从入门到精通>练习而写的. 问题 问题一: 有如下代码: 1 package com.sun.tools.javac; 2 3 /** 4 * ...
- thinkphp6.0.x 反序列化详记(二)
前言 接上文找第二条POP链. 环境配置 同上文 POP链构造 寻找__destruct方法 仍然是寻找__destruct,这次关注AbstractCache.php(/vendor/league/ ...
- C++ concurrent_queue
ConcurrentQueue 用C++11提供的多线程类实现一个线程安全的队列: #include <queue> #include <mutex> #include < ...
- docker19.03使用数据卷
一,查看当前的docker版本 [root@localhost data]# docker --version Docker version 19.03.8, build afacb8b 说明:刘宏缔 ...
- 华为路由器配置OSPF
OSPF是什么 OSPF(Open Shortest Pass First,开放最短路径优先协议),是一个最常用的内部网管协议,是一个链路状态协议. 使用场景:适用于运营商.政府机构等大型网络中多节点 ...