这个Python图像模糊函数有什么问题?

Question

编辑: 感谢Howard的帮助，我已经修正了代码，现在看起来可以正常工作了。

编辑2: 我更新了代码，加入了原本想要的垂直模糊效果。这里是不同设置下的效果对比：模糊效果对比图.jpg

关于模糊操作的另一个参考（Java）：初学者的模糊教程

原始帖子：

我正在学习基本的图像处理，想要在Python中复制这个简单的模糊方法（在“重用结果”下的第二个函数BlurHorizontal）。我知道PIL里已经有模糊函数了，但我想自己尝试一下基本的像素操作。

这个函数应该接收一张源图像，然后根据一定的半径计算RGB像素值的平均值，并把处理后的图像写入一个新文件。我的问题是，我得到的很多像素的平均值完全错误（例如，在某些区域出现明亮的绿色线条，而不是红色）。

在模糊半径为2的情况下，平均方法会对输入像素周围的5个像素的RGB值进行累加。它使用一个“滑动窗口”来保持一个运行总和，减去即将离开的像素（左侧）并添加新的进入像素（窗口的右侧）。这里解释了模糊方法

示例：模糊测试图像输出.jpg

有没有人知道我哪里出错了？我不明白为什么图像的某些部分模糊得很干净，而其他区域却充满了与周围区域完全无关的颜色。

谢谢你的帮助。

修复后的工作代码（感谢Howard）

import Image, numpy, ImageFilter
img = Image.open('testimage.jpg')

imgArr = numpy.asarray(img) # readonly

# blur radius in pixels
radius = 2

# blur window length in pixels
windowLen = radius*2+1

# columns (x) image width in pixels
imgWidth = imgArr.shape[1]

# rows (y) image height in pixels
imgHeight = imgArr.shape[0]

#simple box/window blur
def doblur(imgArr):
    # create array for processed image based on input image dimensions
    imgB = numpy.zeros((imgHeight,imgWidth,3),numpy.uint8)
    imgC = numpy.zeros((imgHeight,imgWidth,3),numpy.uint8)

    # blur horizontal row by row
    for ro in range(imgHeight):
        # RGB color values
        totalR = 0
        totalG = 0
        totalB = 0

        # calculate blurred value of first pixel in each row
        for rads in range(-radius, radius+1):
            if (rads) >= 0 and (rads) <= imgWidth-1:
                totalR += imgArr[ro,rads][0]/windowLen
                totalG += imgArr[ro,rads][1]/windowLen
                totalB += imgArr[ro,rads][2]/windowLen

        imgB[ro,0] = [totalR,totalG,totalB]

        # calculate blurred value of the rest of the row based on
        # unweighted average of surrounding pixels within blur radius
        # using sliding window totals (add incoming, subtract outgoing pixels)
        for co in range(1,imgWidth):
            if (co-radius-1) >= 0:
                totalR -= imgArr[ro,co-radius-1][0]/windowLen
                totalG -= imgArr[ro,co-radius-1][1]/windowLen
                totalB -= imgArr[ro,co-radius-1][2]/windowLen
            if (co+radius) <= imgWidth-1:
                totalR += imgArr[ro,co+radius][0]/windowLen
                totalG += imgArr[ro,co+radius][1]/windowLen
                totalB += imgArr[ro,co+radius][2]/windowLen

            # put average color value into imgB pixel

            imgB[ro,co] = [totalR,totalG,totalB]

    # blur vertical

    for co in range(imgWidth):
        totalR = 0
        totalG = 0
        totalB = 0

        for rads in range(-radius, radius+1):
            if (rads) >= 0 and (rads) <= imgHeight-1:
                totalR += imgB[rads,co][0]/windowLen
                totalG += imgB[rads,co][1]/windowLen
                totalB += imgB[rads,co][2]/windowLen

        imgC[0,co] = [totalR,totalG,totalB]

        for ro in range(1,imgHeight):
            if (ro-radius-1) >= 0:
                totalR -= imgB[ro-radius-1,co][0]/windowLen
                totalG -= imgB[ro-radius-1,co][1]/windowLen
                totalB -= imgB[ro-radius-1,co][2]/windowLen
            if (ro+radius) <= imgHeight-1:
                totalR += imgB[ro+radius,co][0]/windowLen
                totalG += imgB[ro+radius,co][1]/windowLen
                totalB += imgB[ro+radius,co][2]/windowLen

            imgC[ro,co] = [totalR,totalG,totalB]

    return imgC

# number of times to run blur operation
blurPasses = 3

# temporary image array for multiple passes
imgTmp = imgArr

for k in range(blurPasses):
    imgTmp = doblur(imgTmp)
    print "pass #",k,"done."

imgOut = Image.fromarray(numpy.uint8(imgTmp))

imgOut.save('testimage-processed.png', 'PNG')

编程调试图像处理像素操作滑动窗口图像修复模糊算法 RGB平均值图像效果对比

这个Python图像模糊函数有什么问题?

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