opencv高斯滤波python代码

以下是使用OpenCV库在Python中实现高斯滤波的代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 高斯滤波
img_gaussian = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Gaussian Filtered Image', img_gaussian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们使用了`cv2.GaussianBlur()`函数来对输入图像进行高斯滤波。该函数接受3个参数：输入图像，卷积核大小和标准差。在这里，我们使用了一个5x5的卷积核和标准差为0，可以根据需要修改这些参数。最后，我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和高斯滤波后的图像。

相关问题

opencv高斯滤波python

OpenCV中的高斯滤波函数是cv2.GaussianBlur()，它可以用于对图像进行平滑处理，去除噪声和细节。在Python中，可以使用以下代码调用高斯滤波函数：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), )
cv2.imshow('Gaussian Blur', blur)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，第一个参数是要处理的图像，第二个参数是高斯核的大小，第三个参数是高斯核的标准差。在这个例子中，我们使用了一个5x5的高斯核，并将标准差设置为，这意味着函数会自动计算标准差。最后，我们使用cv2.imshow()函数显示处理后的图像，并使用cv2.waitKey()等待用户按下任意键关闭窗口。

python+opencv均值滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波python代码

在Python中，使用OpenCV库处理图像时，可以应用多种滤波技术，包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波以及双边滤波。下面我会给出每种滤波的基本示例代码：

1. **均值滤波** (Mean Filter):

import cv2
import numpy as np

def mean_filter(image, kernel_size=3):
    gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    blurred = cv2.blur(gray_image, (kernel_size, kernel_size))
    return blurred

# 使用示例
image = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
filtered = mean_filter(image)
cv2.imshow("Mean Filter", filtered)
cv2.waitKey(0)

2. **高斯滤波** (Gaussian Blur):

gray_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_size, kernel_size), 0)

`kernel_size`表示滤波器大小，第三个参数是标准差，设为0则由OpenCV自动计算。

3. **中值滤波** (Median Filter):

median_filtered = cv2.medianBlur(gray_image, kernel_size)

中值滤波对于去除椒盐噪声效果较好。

4. **双边滤波** (Bilateral Filter):

bilateral_filtered = cv2.bilateralFilter(gray_image, d, sigmaColor, sigmaSpace)

这里，`d`是半径，`sigmaColor`和`sigmaSpace`分别控制颜色空间和空间域的标准差。

记得在实际操作前导入必要的库，并根据输入图像路径替换`'input.jpg'`。运行后会显示过滤后的图像。