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Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例
脚本专栏 2024/11/6 佚名
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在图像处理以及图像特效中，经常会用到一种成高斯分布的蒙版，蒙版可以用来做图像融合，将不同内容的两张图像结合蒙版，可以营造不同的艺术效果。

Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

这里II 表示合成后的图像，FF 表示前景图，BB 表示背景图，MM 表示蒙版，或者直接用 蒙版与图像相乘, 形成一种渐变映射的效果。如下所示。

Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

这里介绍一下高斯分布蒙版的特性，并且用Python实现。

高斯分布的蒙版，简单来说，就是一个从中心扩散的亮度分布图，如下所示：

Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

亮度的范围从 1 到 0, 从中心到边缘逐渐减弱，中心的亮度值最高为1，边缘的亮度值最低为 0. 图像上任何一点的亮度值为:

Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

其中 i,ji,j 表示图像上任何一点的坐标，以左上角为坐标原点，dd 表示 图像上任何一点 到图像中心点的距离，RR 表示图像的半径。假设图像的高为 HH 宽为 WW

Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例

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 循环 实现
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)

# 直接利用矩阵运算实现

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)

# 显示和保存生成的图像
plt.figure()
plt.imshow(Gauss_map, plt.cm.gray)
plt.imsave('out_2.jpg', Gauss_map, cmap=plt.cm.gray)
plt.show()

以上这篇Python 图像处理: 生成二维高斯分布蒙版的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。

标签：
Python,二维,高斯分布,蒙版
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