opencv高斯滤波cv2.GaussianBlur

最新推荐文章于 2025-06-23 10:44:42 发布
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分类专栏： 总结 python-opencv 文章标签： python opencv
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import cv2

img=cv2.imread('1.jpg')

#(5, 5)表示高斯矩阵的长与宽都是5，标准差取0
blur=cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

cv2.imshow('GaussianBlur'
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opencv之GaussianBlur()函数
duwangthefirst的博客
04-17 4万+
概述 GaussianBlur()函数用高斯滤波器（GaussianFilter）对图像进行平滑处理。 该函数将源图像与指定的高斯内核进行卷积，同时也支持in-place滤波。 API说明 C++ API： void cv::GaussianBlur ( InputArray src, （原始图像：channels不限，各通道单独处理；depth应当是CV_8U...
15-OpenCVSharp —- Cv2.GaussianBlur()函数功能（ 高斯滤波）详解
weixin_45590420的博客
11-15 1394
使用高斯核对图像进行平滑处理。通过对每个像素周围邻域像素的加权平均来产生模糊效果。由于高斯函数在中心区域具有较高的权重，周围区域的像素权重逐渐减小，因此该方法相比均值滤波更能保留图像的细节，尤其是图像的边缘。高斯模糊广泛应用于去噪、图像模糊、预处理以及计算机视觉中。是一个强大的图像处理函数，用于执行高斯模糊。通过使用高斯核对图像进行卷积，高斯模糊能够去噪、平滑图像，并且比均值滤波更能保留图像的细节。它支持自定义高斯核大小、标准差以及边界处理方式，广泛应用于图像预处理、去噪和视觉效果等领域。
Python----OpenCV（图像増强——图像平滑、均值滤波、高斯滤波、中值滤波、双边滤波）
最新发布
weixin_64110589的博客
06-23 814
本文介绍了四种常见的图像平滑滤波方法及其应用。均值滤波通过邻域平均简单去噪但会模糊细节；高斯滤波利用高斯函数权重分布，有效抑制高斯噪声；中值滤波取邻域中值，特别适合去除椒盐噪声；双边滤波结合空间和颜色相似度，在去噪同时能保持边缘。文章详细说明了各方法的原理、适用场景，并提供了OpenCV实现代码示例。这些滤波技术在图像预处理、特征提取和噪声去除等环节具有重要作用。
cv2.GaussianBlur()
Scarlett的博客
06-18 1465
import cv2 blur_ksize = 5 src = cv2.imread("./poly.jpg") blur_src = cv2.GaussianBlur(src, (blur_ksize, blur_ksize), 0, 0) cv2.imshow("blur_src", blur_src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
OpenCV库学习之cv2.GaussianBlur函数
qq_46396470的博客
07-25 3301
是 OpenCV 图像处理库中的一个函数，它用于对图像进行高斯模糊处理。高斯模糊是一种常用的图像模糊技术，通过高斯函数对图像进行卷积，实现图像的平滑效果，常用于去除图像噪声或实现图像的柔化。
cv2.GaussianBlur()函数
yizhining的博客
08-26 1864
sigmaX是必选参数，但是可以将该参数设置为0，让函数自己去计算sigmaX的具体值。● src 是需要处理的图像，即原始图像。图像深度应该是CV_8U、CV_16U、CV_16S、CV_32F 或者 CV_64F中的一 种。● ksize 是滤波核的大小。需要注意，滤波核的值必须是奇数。版权声明：本文为优快云博主「Justth.」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。● sigmaX 是卷积核在水平方向上（X 轴方向）的标准差，其控制的是权重比例。
python学opencv|读取图像（五十六）使用cv2.GaussianBlur()函数实现图像像素高斯滤波处理
专注python+工程实践的热心婶子
02-04 1617
掌握了使用python+opencv实现调用cv2.GaussianBlur()函数进行高斯滤波处理图像的技巧。
CV2逐步学习-2:cv2.GaussianBlur()详解
热门推荐
sunjintaoxxx的博客
11-19 8万+
目录 高斯模糊GaussianBlur()中参数详解 1.1. 由参数解释产生的问题 深入理解前的准备：高斯函数、图像滤波处理及卷积核 解释1.2的问题 权重矩阵、高斯模糊的流程 摘要 高斯滤波是一种线性平滑滤波 高斯滤波是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作是：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 基于二维高斯函数，构建权重矩阵，进而构建高斯核
opencv-python-cv2.GaussianBlur函数介绍
weixin_44657197的博客
10-22 4万+
opencv-python-cv2.GaussianBlur函数介绍高斯滤波cv2.GussianBlur()函数 高斯滤波 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。 cv2.GussianBlur()函数 语法：GaussianBlur（src，ksize，sigmaX [，dst [，sigmaY [，borderType]]]）-> dst ——s...
opencv-python-cv2.GaussianBlur（）函数介绍
weixin_52012241的博客
01-03 3万+
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。 语法：cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX, sigmaY, borderType)-> dst ——src输入图像。 ——dst输出图像的大小和类型与src相同。 ——ksize高斯内核大小。 ksize.width和ksize.height可以不同，但​​它们都必须为正数和奇数，也可以为零，然后根据sigmaX和sigmaY计算得出。 ——sigmaX X方向上的高斯核标准偏差。
win10+Python3.7.3+OpenCV3.4.1入门学习（七）————7.3高斯滤波
qq_951274168的博客
12-11 2208
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV.3.4.1，开发环境为PyCharm 在进行均值滤波和方框滤波时，其邻域内每个像素的权重是相等的。在高斯滤波中，会将中心点的权重值加大，远离中心点的权重值减小，在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。 7.3.1 基本原理 在高斯滤波中，卷积核中的值不再都是1。例如，一个3×3的卷积核可能如下图所示： 在图7中，针对最左...
15-OpenCVSharp —- Cv2.GaussianBlur()函数功能（高斯滤波）详解
weixin_45590420的博客
11-15 3767
通常，图像的噪声（特别是高斯噪声）会导致边缘检测算法产生虚假边缘，通过高斯模糊的平滑作用，可以去除这些噪声，使得边缘检测更加准确。高斯模糊也常用于构建图像金字塔。在图像金字塔的构建过程中，低分辨率的图像是通过对原始图像进行高斯模糊和下采样（缩小图像尺寸）来获得的。例如，图像锐化操作通常是通过从原图像中减去高斯模糊后的图像来实现的，这样可以增强图像的细节和边缘部分。函数来实现锐化操作，其中第一个图像是原图像，第二个图像是高斯模糊图像，权重值（1.5 和 -0.5）可以调节锐化的程度。），可以控制模糊的强度。
cv2.GussianBlur()函数
qq_41703554的博客
07-12 1023
高斯滤波 高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。 cv2.GussianBlur()函数 语法：GaussianBlur（src，ksize，sigmaX [，dst [，sigmaY [，borderType]]]）-> dst ——src输入图像；图像可以具有任意数量的通道，这些通道可以独立处理，但深度应为CV_8U，CV_16U，CV_16S，CV_32F或CV_64F。 ——dst输出图像的大小和类型与src相同。 ——ksize高斯内核大小。 ksiz
OpenCV 高斯模糊 cv2.GaussianBlur
二分掌柜的
04-20 1661
flyfish
opencv-python库 cv2图像平滑处理 cv2.blur()&cv2.boxFilter()&cv2.GaussianBlur()&cv2.bilateralFilter()
记录学习过程
04-04 3343
cv2图像平滑处理是一种减少图像噪声、去除细节并平滑图像过渡部分的技术。均值滤波：均值滤波是最简单的平滑处理方法之一。它用图像中像素周围区域的平均值来代替每个像素的值。这种滤波方法对去除高斯噪声等简单噪声类型效果较好。在OpenCV中，可以使用cv2.blur()或cv2.boxFilter()函数来实现均值滤波。高斯滤波：高斯滤波是一种线性平滑滤波方法，它使用高斯函数对图像进行卷积。高斯滤波在平滑图像的同时能够较好地保留图像的边缘信息。
opencv-32 图像平滑处理-高斯滤波cv2.GaussianBlur()
小海聊智造
08-03 2249
在进行均值滤波和方框滤波时，其邻域内每个像素的权重是相等的。在高斯滤波中，会将中心点的权重值加大，远离中心点的权重值减小，在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重 的和。
OpenCV-高斯滤波cv::GaussianBlur
翟天保的博客
06-11 1万+
函数原型void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT );
关于高斯模糊与opencv中的GaussianBlur函数
暂时为空
06-27 6万+
在上次的opencv源码解析之滤波前言1中，按照opencv_tutorials.pdf中的滤波部分试了下常用的4种滤波器的使用方法。在opencv的C++中，这4个函数分别为：blur,GaussianBlur,meidaBlur,bilateralFilter.下面就这几个函数在opencv中的功能，以及参数做个介绍： 均值滤波：其函数声明为：void blur(InputArray s
利用OpenCV的函数GaussianBlur()对图像进行高斯滤波
昊虹AI笔记
05-05 8628
高斯滤波是常见的滤波处理方法。 高斯滤波器本质上是一个低通滤波器，所以对图像进行高斯滤波运算后，图像的高频分量会被滤除，体现出来的效果是图像被模糊化处理了。 OpenCV提供了函数GaussianBlur()对图像进行高斯滤波处理。其函数原型如下： void cv::GaussianBlur ( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigm
OpenCV高斯滤波GaussianBlur
aijie099的专栏
03-05 500
OpenCV高斯滤波GaussianBlur 原创godadream 最后发布于2018-08-10 20:57:10 阅读数 13694 收藏 展开 图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等。 三种滤波器的对比 滤波器种类 基本原理 特点 均值滤波 使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值 易收到噪声的干扰，不能完全消除噪声，只能相对减弱噪...
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