### Python 实现图片添加污渍效果并封装为函数 以下是一个使用 `numpy` 和 `opencv` 库实现的示例代码，该代码可以为图片添加随机生成的污渍效果，并将其封装为一个函数。 ```python import cv2 import numpy as np def add_stain_effect(image, stain_size=50, stain_count=10, opacity=0.7): """ 为图片添加随机生成的污渍效果。 参数: - image: 输入图像 (numpy 数组) - stain_size: 污渍的大小范围 (默认值为 50) - stain_count: 污渍的数量 (默认值为 10) - opacity: 污渍的透明度 (取值范围为 0 到 1，默认值为 0.7) 返回: - 添加了污渍效果的图像 """ image_with_stain = image.copy() height, width, _ = image.shape for _ in range(stain_count): # 随机生成污渍中心点 center_x = np.random.randint(0, width) center_y = np.random.randint(0, height) # 随机生成污渍颜色（暗色系） stain_color = np.random.randint(0, 100, size=(3,), dtype=np.uint8) # 创建一个污渍掩码 mask = np.zeros((height, width), dtype=np.uint8) cv2.circle(mask, (center_x, center_y), stain_size, 255, -1) # 将污渍应用到图像上 stained_area = image_with_stain.copy() stained_area[mask > 0] = stain_color # 使用透明度混合污渍与原图 alpha = opacity beta = 1 - alpha image_with_stain = np.where( np.expand_dims(mask > 0, axis=-1), cv2.addWeighted(stained_area, alpha, image_with_stain, beta, 0), image_with_stain ) return image_with_stain if __name__ == "__main__": # 读取输入图像 input_image = cv2.imread('input_image.jpg') if input_image is not None: # 调用函数添加污渍效果 output_image = add_stain_effect(input_image) # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', input_image) cv2.imshow('Image with Stain Effect', output_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() # 保存输出图像 cv2.imwrite('output_image_with_stain.jpg', output_image) else: print("无法读取图像，请检查文件路径。") ``` 上述代码中，`add_stain_effect` 函数通过在图像上随机生成圆形污渍区域，并调整其透明度来实现污渍效果[^1]。污渍的颜色是随机生成的暗色系，以模拟真实的污渍效果。 --- ### 注意事项 - 确保安装了必要的库：`opencv-python` 和 `numpy`。 - 输入图像应为彩色图像（三通道），如果输入灰度图像，则需要调整代码逻辑。 - 污渍的大小、数量和透明度可以通过参数进行调节，以适应不同的需求。 ---