opencv高斯滤波python代码

可以回答这个问题。以下是一个简单的 Python 代码示例，用于在 OpenCV 中应用高斯滤波器：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 应用高斯滤波器
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blurred Image', img_blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数来应用高斯滤波器。第一个参数是输入图像，第二个参数是卷积核的大小，第三个参数是高斯核的标准差。在这个示例中，我们使用了一个 5x5 的卷积核，并将标准差设置为 0，以便自动计算。最后，我们使用 `cv2.imshow()` 函数来显示原始图像和模糊图像。

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。

opencv先中值滤波再高斯滤波python代码

以下是使用OpenCV库进行中值滤波和高斯滤波的Python代码示例：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 中值滤波
median = cv2.medianBlur(img, 5)

# 高斯滤波
gauss = cv2.GaussianBlur(median, (5, 5), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Median Filter', median)
cv2.imshow('Gaussian Filter', gauss)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先使用`cv2.medianBlur()`函数进行中值滤波，然后使用`cv2.GaussianBlur()`函数进行高斯滤波。注意，在高斯滤波中，我们使用了中值滤波后的图像作为输入。这是因为中值滤波可以有效地去除图像中的噪声，有助于提高高斯滤波的效果。