python+opencv模擬生成運動模糊核

參考：OPENCV2學習(1)_生成運動模糊核(OPENCV2 實現Matlab中fspecial的motion功能)

運動模糊時，模糊后圖片某點的值應該與原圖沿運動角度方向前面的點有關，並且越近鄰影響越大，即權值越大。所以除了確定卷積核之外，還確定了錨點（anchor）

import math
import numpy as np
import cv2
#生成卷積核和錨點
def genaratePsf(length,angle):
    EPS=np.finfo(float).eps                                 
    alpha = (angle-math.floor(angle/ 180) *180) /180* math.pi
    cosalpha = math.cos(alpha)  
    sinalpha = math.sin(alpha)  
    if cosalpha < 0:
        xsign = -1
    elif angle == 90:
        xsign = 0
    else:  
        xsign = 1
    psfwdt = 1;  
    #模糊核大小
    sx = int(math.fabs(length*cosalpha + psfwdt*xsign - length*EPS))  
    sy = int(math.fabs(length*sinalpha + psfwdt - length*EPS))
    psf1=np.zeros((sy,sx))
     
    #psf1是左上角的權值較大，越往右下角權值越小的核。
    #這時運動像是從右下角到左上角移動
    for i in range(0,sy):
        for j in range(0,sx):
            psf1[i][j] = i*math.fabs(cosalpha) - j*sinalpha
            rad = math.sqrt(i*i + j*j) 
            if  rad >= half and math.fabs(psf1[i][j]) <= psfwdt:  
                temp = half - math.fabs((j + psf1[i][j] * sinalpha) / cosalpha)  
                psf1[i][j] = math.sqrt(psf1[i][j] * psf1[i][j] + temp*temp)
            psf1[i][j] = psfwdt + EPS - math.fabs(psf1[i][j]);  
            if psf1[i][j] < 0:
                psf1[i][j] = 0
    #運動方向是往左上運動，錨點在（0，0）
    anchor=(0,0)
    #運動方向是往右上角移動，錨點一個在右上角
    #同時，左右翻轉核函數，使得越靠近錨點，權值越大
    if angle<90 and angle>0:
    psf1=np.fliplr(psf1)
    anchor=(psf1.shape[1]-1,0)
    elif angle>-90 and angle<0:#同理：往右下角移動
        psf1=np.flipud(psf1)
        psf1=np.fliplr(psf1)
        anchor=(psf1.shape[1]-1,psf1.shape[0]-1)
    elif anchor<-90:#同理：往左下角移動
        psf1=np.flipud(psf1)
        anchor=(0,psf1.shape[0]-1)
    psf1=psf1/psf1.sum()
    return psf1,anchor

demo：

import motionBlur
kernel,anchor=motionBlur.genaratePsf(20,40)
motion_blur=cv2.filter2D(im,-1,kernel,anchor=anchor)

            

至於核權值的計算完全使用參考的博文。