Filtrar en opencv / python

Question

Estoy tratando de aprender filtros en opencv y ejecutar este código. Pero el problema es que cuando ejecuto el código me da una imagen casi oscura y me advierte con "c: / Users / fazil / Desktop / Yeni Metin Belgesi (3) .py: 19: RuntimeWarning: overflow found in ubyte_scalars result [ j, i, a] = int ((imagen [j, i, a] + imagen [j, i-1, a] + imagen [j, i + 1, a] + imagen [j + 1, i, a ] + imagen [j-1, i, a] + imagen [j + 1, i + 1, a] + imagen [j + 1, i-1, a] + imagen [j-1, i-1, a ] + imagen [j-1, i + 1, a]) / 9) ". Y si los comento y ejecuto el código con las líneas que funcionan con el método cv2.filter2d, me da una imagen casi blanca. Quiero decir, ¿no tienen que hacer lo mismo y no debe ese filtro desenfocar la imagen? Aquí está mi código;

import cv2

image=cv2.imread(r"C:\Users\fazil\Desktop\c.png")
cv2.imshow("input",image)
cv2.cvtColor(image,cv2.CV_8U)
# kernel=np.array([
#     [1,1,1],
#     [1,1,1],
#     [1,1,1]
# ],np.float32)
# image=cv2.filter2D(image,-1,kernel)
def blur(image):
    height,width,channel=image.shape
    result=np.zeros(image.shape,image.dtype)
    for j in range(1,height-1):
        for i in range(1,width-1):
            for a in range(channel):
                result[j,i,a]=int((image[j,i,a]+image[j,i-1,a]+image[j,i+1,a]+image[j+1,i,a]+image[j-1,i,a]+image[j+1,i+1,a]+image[j+1,i-1,a]+image[j-1,i-1,a]+image[j-1,i+1,a])/9)
    return result

cv2.imshow("output",blur(image))
cv2.imwrite(r"C:\Users\fazil\Desktop\output.png",image)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()  ```

Answer 1

Los siguientes dos métodos funcionan para mí en Python OpenCV

Entrada:

import cv2
import numpy as np

image=cv2.imread("barn.jpg")
image=image.astype(np.float32)/255
#cv2.cvtColor(image,cv2.CV_8U)
kernel=np.array([
                [1,1,1],
                [1,1,1],
                [1,1,1]
                ],np.float32)
outimage1=cv2.filter2D(image,cv2.CV_32F,kernel)/9
outimage1=(255*outimage1).clip(0,255).astype(np.uint8)

def blur(image):
    height,width,channel=image.shape
    result=np.zeros(image.shape,dtype=np.float32)
    for j in range(1,height-1):
        for i in range(1,width-1):
            for a in range(channel):
                result[j,i,a]=(255*(image[j-1,i-1,a]+image[j-1,i,a]+image[j-1,i+1,a]+image[j,i-1,a]+image[j,i,a]+image[j,i+1,a]+image[j+1,i-1,a]+image[j+1,i,a]+image[j+1,i+1,a])/9)
    return result

outimage2 = blur(image)
outimage2 = outimage2.clip(0,255).astype(np.uint8)

cv2.imshow("input",image)
cv2.imshow("output1",outimage1)
cv2.imshow("output2",outimage2)
cv2.imwrite("barn_blur1.jpg",outimage1)
cv2.imwrite("barn_blur2.jpg",outimage2)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

Método de desenfoque 1:

Método de desenfoque 2: