python高斯滤波图像去噪程序

在Python中，我们可以使用OpenCV库来实现高斯滤波图像去噪功能。高斯滤波是一种低通滤波器，它通过加权平均的方式减少图像噪声，同时尽量保留边缘信息。以下是基本步骤：

1. 首先，需要导入所需的库：

import cv2
import numpy as np

2. 加载图片并转换为灰度图，因为高斯滤波通常用于灰度图像处理：

img = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 定义高斯核（大小、标准差等），这里是常见的3x3大小：

kernel_size = (3, 3)
sigma = 0.5  # 可调整这个值来改变平滑程度
gaussian_kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, sigma)

4. 应用高斯滤波：

blurred_img = cv2.filter2D(img, -1, gaussian_kernel)

这里的`-1`表示反相卷积操作。

5. 显示原始图像和去噪后的图像，观察效果：

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_img)
cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
cv2.destroyAllWindows()