本文介绍了如何使用Python的OpenCV库实现图像增强，包括高斯模糊和运动模糊。高斯模糊通过卷积消除噪声和细节，而运动模糊则模拟物体运动产生的模糊效果。通过cv2.GaussianBlur()和cv2.filter2D()函数，开发者可以灵活地对图像进行处理，提升图像质量。
【OpenCV Python实现图像增强：高斯模糊和运动模糊】
图像处理是计算机视觉领域的重要分支，它在各个领域都有广泛的应用。图像增强是其中的一个重要技术，可以帮助我们提升图像的质量和清晰度。本文将介绍如何使用Python和OpenCV库来实现两种常见的图像增强方法：高斯模糊和运动模糊。
高斯模糊
首先，我们来介绍一下高斯模糊。高斯模糊是一种常见的图像模糊方法，其思想是对图像进行数学卷积，以消除图像中的噪声和细节信息。在OpenCV中，可以使用cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯模糊。
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur
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