Python生成随机高斯模糊图片

Python可以使用opencv库很方便地生成模糊图像，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：

pip install python-opencv

想了解高斯模糊是什么的话，可以看wiki百科-高斯模糊。对于一般人，只要知道这个操作可以生成模糊图片就好了，一行代码即可搞定：

import cv2
img = cv2.GaussianBlur(ori_img, (9, 9), 0)

这个函数的第一个参数是原图像，第二个参数是高斯矩阵，要注意长和宽都必须为单数，第三个参数是标准差，如果写0，则函数会自行计算。

那怎么控制模糊程度呢？很简单，高斯矩阵的尺寸越大，标准差越大，处理过的图像模糊程度越大。

介绍完了简单的高斯模糊操作，我们加一个随机处理，来随机生成模糊程度不同的几张图像，其实也很简单，加一个随机函数来生成高斯矩阵的尺寸就可以了：

import cv2
import random

imgName = "img.png"
min_size = 11

ori_img = cv2.imread(imgName)

for i in range(3):
    addition = random.choice((0, 2, 4, 6, 8, 10, 12))
    size = min_size + addition
    kernel_size = (size, size)
    img = cv2.GaussianBlur(ori_img, kernel_size, 0)
    new_imgName = "New_" + str(i) + "_" + str(kernel_size[0])  + "_" + imgName
    cv2.imwrite(new_imgName, img)

这里利用了random库，来在一组数字中随机选择一个数，加到最小尺寸上，作为每次生成的模糊图片的高斯矩阵尺寸，这里我的尺寸最小值设为了11，大家可以根据需要自己尝试看效果来设定。

img.png New_0_11_img.png New_1_17_img.png New_2_23_img.png

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