Pildi hägusus on fotograafia ja pilditöötluse valdkonnas tavaline nähtus. Kujutise hägustamise põhjuseks võib olla tahtlik kunstiline otsus või see võib olla tehniliste piirangute tagajärg, nagu kaamera värisemine, fookusprobleemid või liikumine kaadris. Digitaalmaailmas saame kasutada kodeerimiskeeli nagu Python, et lisada esteetilistel eesmärkidel hägusust või eemaldada see pildi selguse suurendamiseks.
Python pakub mitmeid teeke, nagu OpenCV, PIL ja SciKit-image, et täita pilditöötlusülesandeid, sealhulgas hägusust. Need teegid saavad tõhusalt hakkama pilditöötlusega seotud ülesannetega, pakkudes hõlpsasti kasutatavaid liideseid ja tõhusaid tööriistu.
Kujutise hägususe käsitlemine OpenCV-ga
OpenCV ehk Open Source Computer Vision Library on üks kõige põhjalikumaid teeke arvutinägemise ülesannete, sealhulgas pilditöötluse jaoks. Pildi hägususe probleemi lahendamiseks kasutame OpenCV osaks oleva cv2 mooduli funktsiooni GaussianBlur.
Esimene samm on vajalike moodulite installimine ja importimine.
pip install opencv-python import cv2
Järgmisena laadime pildi.
image = cv2.imread('example.jpg')
Nüüd rakendage GaussianBlur funktsiooni. Selle funktsiooni parameetrid hõlmavad kujutist, tuuma suurust (laius, kõrgus) ja standardhälvet (sigmaX) X-suunas.
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)
Lõpuks salvestame saadud pildi.
cv2.imwrite('blurred_example.jpg', blurred_image)
Teekide ja funktsioonide mõistmine
Kasutatavate tööriistade funktsioonide mõistmine on iga programmeerimisprobleemi lahendamisel ülioluline. Seetõttu on oluline mõista, mida teegid ja funktsioonid, mida oleme pildi häguseks probleemi lahendamiseks kasutanud, tegelikult teevad.
- OpenCV: Programmeerimisfunktsioonide avatud lähtekoodiga raamatukogu, mis on peamiselt suunatud arvuti reaalajas nägemisele, pilditöötlusele, video jäädvustamisele ja analüüsile.
- cv2.imread: See funktsioon loeb pildifaili.
- cv2.GaussianBlur: See funktsioon rakendab pildile Gaussi hägusust. Kerneli suurus ja Gaussi funktsioonis kasutatav standardhälve mõjutavad hägususe astet.
- cv2.imwrite: Seda funktsiooni kasutatakse pildi salvestamiseks.
Teiste kujutise hägustamise tehnikate uurimine
Kuigi Gaussi hägu on populaarne, võimaldab Python kasutada ka muid hägustamise meetodeid, nagu keskmine hägu või kahepoolne hägu. Ametlikke dokumente ja õpetusi uurides leiavad arendajad, et Python on pilditöötluseks sobiv keskkond.
Keerises moemaailmas, kus detailne pilt võib olla erinevus kauba väljamüüdmise või riiulil seismise vahel, võib pilditöötlustehnikate valdamine oluliselt suurendada teie võimet esitleda oma tooteid või objekte parimas võimalikus valguses. Pole vahet, kas see on foto kataloogi, võtted suure moenädala jaoks või pildid teie ajaveebi jaoks, mida selgemad ja fokusseeritumad need on, seda parem on publiku reaktsioon.
Nii nagu moes, kus trendid muutuvad, võivad ka pilditöötluses erinevad tehnikad erinevatele stsenaariumidele paremini sobida. Seega on alati soovitatav hoida end kursis erinevate stiilidega, mis kajastuvad pilditöötlustrendides, nagu ka moega poodiumil.
