为什么ImageFilter.BoxBlur给出了错误的结果？

Question

我试图使用枕头与一些测试数据，我正在生成的黑白，像素一个像素。我想使用这些数据来测试我的一个像素框模糊。我将灰度像素存储在3x3矩阵中，如下所示：

 5  10   5
10  15  10
 5  10   5

在一个像素框模糊的情况下，我希望得到的结果如下：

10   9  10
 9   8   9
10   9  10

但是，在调用image.tobytes()之后，我的结果是一个包含9个新行(\n)的数组。有人能指指我做错了什么吗？

Answer 1

我理解您的预期输出，但让我们先来看看现实：

import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter

array = np.array([[5, 10, 5], [10, 15, 10], [5, 10, 5]]).astype(np.uint8)
img = Image.fromarray(array).filter(ImageFilter.BoxBlur(1))
print(np.array(img), '\n\n', img.tobytes())
# [[9 9 9]
#  [9 9 9]
#  [9 9 9]] 
# 
#  b'\t\t\t\t\t\t\t\t\t'

结果是一个包含所有9的数组--当将9转换为字节时，您将获得水平选项卡或\t的ASCII字符。老实说，我不明白，为什么您会得到\n或行提要，这将10转换成字节，这里！？

但是，为什么结果呢？从文件中(我强调)：

通过将每个像素设置为方框中像素的平均值来模糊图像，在每个方向上扩展半径像素。

因此，您的矩阵实际上类似于计算九个(内部)像素的情况：

 5   5  10   5   5
 5   5  10   5   5
10  10  15  10  10
 5   5  10   5   5
 5   5  10   5   5

对于9个内部像素中的每个像素，我们得到：

(4 * 5 + 4 * 10 + 15) / 9 = 75 / 9 = 8.333 

看来，我们这里也有上限，而不是普通的四舍五入。

这可能是由于：

使用优化的实现，该实现相对于任意半径值的图像大小以线性时间运行。

所以，很可能是一些变化的魔法，而不是真正的分裂或类似的东西。

您还可以检查边框像素是否被复制，而不是镜像：

import numpy as np
from PIL import Image, ImageFilter

array = np.array([[5, 10, 5], [10, 15, 10], [5, 10, 5]]).astype(np.uint8)
img = Image.fromarray(array).filter(ImageFilter.BoxBlur(2))
print(np.array(img), '\n\n', img.tobytes())
# [[7 7 7]
#  [7 7 7]
#  [7 7 7]] 

设置两个可能的7x7矩阵，如上面为5x5矩阵所做的，并对结果进行比较。

一句话：BoxBlur的工作方式与你所期望的不一样。而且，为什么得到\n，而不是\t，这仍然是令人困惑的。

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System information
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Platform:      Windows-10-10.0.16299-SP0
Python:        3.9.1
PyCharm:       2021.1.1
NumPy:         1.20.2
Pillow:        8.2.0
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