__author__ = "WSX"
import cv2 as cv
import numpy as np
#高斯模糊 基于权重(卷积)
#高斯模糊 去燥效果很好 #高斯模糊
def guss_blur(img): #去燥 基于卷积
dst = cv.blur(img , (5 ,5)) #卷积核大小(1*3)
cv.imshow("Show", dst) def deal( number ):
if number > 255:
return 255
elif number < 0:
return 0
else:
return number def guss_noise(img): #加燥,自己写的
h,w,c = img.shape
for i in range(h):
for j in range(w):
s = np.random.normal(0 , 20 ,3)
b = img[i ,j ,0]
g = img[i, j, 1]
r = img[i, j, 2]
img[i, j, 0] = deal(b + s[0])
img[i, j, 1] = deal(g + s[1])
img[i, j, 2] = deal(r + s[2])
cv.imshow("noise", img) #cv.GaussianBlur(img ,(5,5) ,15) 高斯模糊 5*5 def main():
img = cv.imread("1.JPG")
cv.namedWindow("Show", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
#guss_blur(img)
guss_noise(img)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows() main()

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