文字图片模糊处理是一种常见的图像处理技术，它可以用于增加图片的艺术效果、模糊敏感信息等应用场景。在Python中，我们可以使用多种方法来实现文字图片的模糊处理。
一、使用OpenCV库
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理函数和工具，可以方便地实现文字图片的模糊处理。
import cv2
# 读取图片
image = cv2.imread('image.jpg')
# 图片模糊处理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (15, 15), 0)
# 显示处理后的图片
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
上述代码中，我们首先使用cv2.imread函数读取待处理的图片，然后使用cv2.GaussianBlur函数对图片进行高斯模糊处理，最后使用cv2.imshow函数显示处理后的图片。需要注意的是，这里的参数(15, 15)表示高斯核的大小，可以根据实际需求进行调整。
二、使用PIL库
PIL（Python Imaging Library）是Python中一个功能强大的图像处理库，它提供了多种图像处理方法，包括文字图片的模糊处理。
from PIL import Image, ImageFilter
# 打开图片
image = Image.open('image.jpg')
# 图片模糊处理
blurred_image = image.filter(ImageFilter.BLUR)
# 显示处理后的图片
blurred_image.show()
上述代码中，我们首先使用Image.open函数打开待处理的图片，然后使用image.filter函数对图片进行模糊处理，参数ImageFilter.BLUR表示使用均值滤波进行模糊处理。最后使用image.show函数显示处理后的图片。
三、使用scikit-image库
scikit-image是一个基于scipy库的图像处理库，它提供了多种图像处理函数和工具，可以用于文字图片的模糊处理。
from skimage import io, filters
# 读取图片
image = io.imread('image.jpg')
# 图片模糊处理
blurred_image = filters.gaussian(image, sigma=2)
# 显示处理后的图片
io.imshow(blurred_image)
io.show()
上述代码中，我们首先使用io.imread函数读取待处理的图片，然后使用filters.gaussian函数对图片进行高斯模糊处理，参数sigma表示高斯核的标准差。最后使用io.imshow函数显示处理后的图片。
四、总结
通过使用OpenCV、PIL和scikit-image等库，我们可以很方便地实现Python文字图片的模糊处理。这些库提供了丰富的图像处理函数和工具，可以满足不同场景的需求。开发者可以根据实际情况选择适合自己的方法，并进行相应的参数调整，以达到最佳的模糊效果。