OpenCV GaussianBlur高斯滤波

本文介绍使用OpenCV进行图像高斯模糊处理的方法,通过不同大小的核对图像进行高斯模糊,展示如何通过代码实现这一效果。高斯模糊是一种常用的图像平滑处理手段,能有效减少图像噪声。
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Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

《OpenCV系列教程》
项目位置:OpenCV-Sample
代码位置:16-ImageBlur.py

import cv2

img = cv2.imread('./res/mini.jpeg')
cv2.imshow('org', img)
kernelsizes = [(3,3), (9,9), (15, 15)]

for kernel in kernelsizes:
    gaussian = cv2.GaussianBlur(img, kernel, 0)
    cv2.imshow('Gaussian : ' + str(kernel), gaussian)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
  • Gaussian高斯模糊:框中心值最大,其余方框根据中心元素的距离递减,构成一个高斯山包。在这里插入图片描述

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