这篇文章主要介绍了Python 实现 PS 滤镜中的径向模糊特效，帮助大家更好的利用python处理图片，感兴趣的朋友可以了解下
实现效果
实现代码
from skimage import img_as_float import matplotlib.pyplot as plt from skimage import io import numpy as np import numpy.matlib file_name='D:/2020121173119242.png-600' # 图片路径 img=io.imread(file_name) img = img_as_float(img) img_out = img.copy() row, col, channel = img.shape xx = np.arange (col) yy = np.arange (row) x_mask = numpy.matlib.repmat (xx, row, 1) y_mask = numpy.matlib.repmat (yy, col, 1) y_mask = np.transpose(y_mask) center_y = (row -1) / 2.0 center_x = (col -1) / 2.0 R = np.sqrt((x_mask - center_x) **2 + (y_mask - center_y) ** 2) angle = np.arctan2(y_mask - center_y , x_mask - center_x) Num = 20 arr = np.arange(Num) for i in range (row): for j in range (col): R_arr = R[i, j] - arr R_arr[R_arr col-1] = col - 1 int_x[int_x <0] = 0 int_y[int_y row -1] = row -1 img_out[i,j,0] = img[int_y, int_x, 0].sum()/Num img_out[i,j,1] = img[int_y, int_x, 1].sum()/Num img_out[i,j,2] = img[int_y, int_x, 2].sum()/Num plt.figure(1) plt.imshow(img) plt.axis('off') plt.figure(2) plt.imshow(img_out) plt.axis('off') plt.show()
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