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从一篇文章中看到，PIL 1.1.5 已经内置了高斯模糊，但是并没有在文档中提及，而且PIL的高斯模糊中 radius 是硬编码， 虽然构造方法中有传入 radius 参数，但压根就没有用到 （看这里），所以需要自己进行改造，当然，知道了原因， 修改起来自然非常简单了。
结合帖子中的需求，对局部进行高斯模糊，所以还需要结合使用 crop 和 paste 方法实现局部使用滤镜。
代码如下：
#-*- coding: utf-8 -*-
from PIL import Image, ImageFilter
class MyGaussianBlur(ImageFilter.Filter):
name = "GaussianBlur"
def __init__(self, radius=2, bounds=None):
self.radius = radius
self.bounds = bounds
def filter(self, image):
if self.bounds:
clips = image.crop(self.bounds).gaussian_blur(self.radius)
image.paste(clips, self.bounds)
return image
else:
return image.gaussian_blur(self.radius)
bounds = (150, 130, 280, 230)
image = Image.open('source.jpg')
image = image.filter(MyGaussianBlur(radius=29, bounds=bounds))
image.show()
可以看下效果：
标签：
Python
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这一波大模型产业落地浪潮里，不少企业其实处在 “干瞪眼“的状态。
一种情况是，很多大模型产品看得见却摸不着，在台上一个个遥遥领先——今天Sora技精四座，明天英伟达的机器人又赢得满堂彩，可是到了台下一问：啥时候能用上啊？答曰：遥遥无期。
另一种情况是，企业想用上大模型，却又难免瞻前顾后——既要考虑场景融合，又得兼顾安全性，还要考虑打通现有系统，再加上各种部署成本和繁琐的采购流程……最后只能拂袖：罢了，再等等吧。
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