GaussianBlur的参数

GaussianBlur是一种图像模糊处理方法，其参数包括：

1. ksize：模糊核的大小，必须是正奇数。一般情况下，核的大小越大，图像就越模糊。

2. sigmaX：X方向的标准差，用于计算高斯函数。一般情况下，sigmaX越大，图像就越模糊。

3. sigmaY：Y方向的标准差，用于计算高斯函数。如果未指定，sigmaY默认与sigmaX相同。

通常情况下，我们使用cv2.GaussianBlur()函数来进行高斯模糊处理，其函数原型如下：

dst = cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])

相关问题

GaussianBlur参数

GaussianBlur 是一种图像模糊处理方法，可以用来消除图像中的噪点或者增加图像的模糊效果。它的参数包括：

1. kernel_size：表示高斯核的大小，必须是奇数。

2. sigmaX：表示高斯核在 x 方向上的标准差。

3. sigmaY：表示高斯核在 y 方向上的标准差，如果不指定，则默认与 sigmaX 相等。

通常情况下，我们只需要指定 kernel_size 和 sigmaX，sigmaY 可以不用指定。

transforms.GaussianBlur 参数

transforms.GaussianBlur是torchvision.transforms模块中的一个类，用于对图像进行高斯模糊处理。它有两个参数：

1. kernel_size：指定高斯核的大小，可以是一个整数或一个元组。如果是一个整数，则高斯核的大小为(kernel_size, kernel_size)，如果是一个元组，则可以指定不同的宽度和高度。

2. sigma：指定高斯核的标准差，可以是一个浮点数或一个元组。如果是一个浮点数，则所有通道的标准差都相同，如果是一个元组，则可以指定不同通道的标准差。

下面是一个示例代码，演示了如何使用transforms.GaussianBlur对图像进行高斯模糊处理：

import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

img = Image.open('./data/timg.jpeg') # 打开图像

transform = transforms.GaussianBlur(kernel_size=11, sigma=(0.1, 10.0)) # 创建高斯模糊的transform对象
imgt = transform(img) # 对图像进行高斯模糊处理

imgt.save('./data/gaussian_blur.jpg') # 保存处理后的图像

这段代码将对名为timg.jpeg的图像进行高斯模糊处理，并将处理后的图像保存为gaussian_blur.jpg。