前言

小時候的舊照片，清晰度很差，沒拍好的照片模糊看不清，

現在反而發現很多模糊特效、所以說只要是特效、拍照的方式運用的好，能更加體現出照片神秘

美！

哈哈哈，所以說大家的拍照技巧也可以提升提升啦~（比如有愛拍照的物件的優先，嘻嘻）

今天就帶著大家體驗一下：如何能把高清的照片變成朦朧美呢？

我發現一個寶藏小程式代碼，簡直是神器，比我用過的任何一個APP都好用，不信你看看下面的操

作吧~

正文

今天實作的是“模糊”特效，用到的當然是咱們熟悉的cv2啦！

一、下面具體講解下我們今天的小原理：認真聽.jpg

我們第一步就是要讀取圖片，讀取圖片的庫函式有很多，比較好用的是cv2，

另外，由于圖片是由矩陣表示的，所以我們還需要處理矩陣相關的庫函式，這里用到的是numpy，

首先我們要定義一個和原來的圖片尺寸一樣的矩陣，

#新建目標影像 dst = np.zeros_like(src)

dst就是我們初始化的矩陣，這里面的每個像素點都對應原影像矩陣中的一個像素點，在之后的實作毛玻璃的for回圈

中，我們將每個像素點都替換成我們計算得到的值，實作毛玻璃效果，我們做的實際上是我們在像素點周圍隨機選一個

像素點，用來取代當前像素點，這樣處理后，就會顯得圖片有一些模糊，

二、環境準備

Python3、 Pycharm 、numpy、cv2 一些做圖片的素材大家可以自由選擇這里就不展示，等下會給

大家隨機找幾組效果哈！

第三方庫的安裝：pip  install +模塊名 如安裝出現問題可以直接找我私信即可哈

三、代碼演示

import cv2
import numpy as np

#讀取原始影像
src = cv2.imread('3.jpg')

#新建目標影像
dst = np.zeros_like(src)

#獲取影像行和列
rows, cols = src.shape[:2]

#定義偏移量和亂數
offsets = 10
random_num = 0

#毛玻璃效果: 像素點鄰域內隨機像素點的顏色替代當前像素點的顏色
for y in range(rows - offsets):
    for x in range(cols - offsets):
        random_num = np.random.randint(0,offsets)
        dst[y,x] = src[y + random_num,x + random_num]

#顯示影像
cv2.imshow('src',src)
cv2.imshow('dst',dst)

cv2.whit)
cv2.destroyAllWindows()