python图像模糊处理_python中利用掩模实现图像的高效模糊处理

下面是一个使用Numpy切片的方法将蒙版转换为灰度并在蒙版上找到轮廓

迭代轮廓并提取ROI

模糊每个感兴趣区域并替换为原始图像

输入和屏蔽图像

使用Numpy切片(左)、模糊ROI(右)获取ROI

将模糊的ROI替换回原始图像

这种方法应该更快，因为你正在利用纽比切片import cv2

import numpy as np

def soft_blur_with_mask(image: np.ndarray, mask: np.ndarray) -> np.ndarray:

mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cnts = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

cnts = cnts[0] if len(cnts) == 2 else cnts[1]

for c in cnts:

x,y,w,h = cv2.boundingRect(c)

ROI = image[y:y+h, x:x+w]

image[y:y+h, x:x+w] = cv2.GaussianBlur(ROI, (41,41), 0)

return image

if __name__ == '__main__':

image = cv2.imread('1.png')

mask = cv2.imread('mask.png')

result = soft_blur_with_mask(image, mask)

cv2.imshow('result', result)

cv2.waitKey()