cv2.GaussianBlur个参数含义

cv2.GaussianBlur()是OpenCV中用于进行高斯模糊的函数。它的参数含义如下：
1. SRC：输入图像。
2. ksize：高斯核的大小，必须是正奇数（例如3、5、7等）。
3. sigmaX：高斯核在X方向上的标准差。
4. sigmaY：高斯核在Y方向上的标准差。如果sigmaY为0，则默认与sigmaX相同。
5. DST：输出图像，与输入图像大小和类型相同。
6. borderType：边界处理方式，默认为cv2.BORDER_DEFAULT。

其中，sigmaX和sigmaY的值越大，图像模糊程度越高。如果只传入sigmaX，则sigmaY默认为0，表示在Y方向上不进行模糊处理。如果ksize为(0,0)，则根据sigmaX和sigmaY计算出合适的ksize大小。

相关问题

cv2.GaussianBlur参数含义

cv2.GaussianBlur() 函数是用来实现高斯滤波的。该函数的参数含义如下：

- src：输入图像，可以是单通道或多通道图像，即灰度图像或彩色图像。
- ksize：高斯核大小。通常情况下，ksize 的值取为奇数，因为在计算中心像素值时需要以中心为基准，而取奇数可以确保中心像素是整个核的中心。
- sigmaX：高斯核在 X 方向上的标准差。
- sigmaY：高斯核在 Y 方向上的标准差。如果 sigmaY 的值为0，则会将其设为与 sigmaX 的值相同。

返回值为高斯滤波后的图像。

cv2.GaussianBlur()的各个参数的含义

cv2.GaussianBlur()函数是OpenCV中用于对图像进行高斯模糊处理的函数。它的各个参数的含义如下：

1. src：输入图像，可以是单通道或多通道的图像。
2. ksize：高斯核的大小，它的值必须是正奇数。如果ksize为(0,0)，则根据sigmaX和sigmaY计算高斯核的大小。
3. sigmaX：X方向上的高斯核标准差。
4. sigmaY：Y方向上的高斯核标准差。如果sigmaY为0，则sigmaY的值将与sigmaX相等。
5. borderType：边界像素的处理方式，默认为cv2.BORDER_DEFAULT。可以选择的边界处理方式有：
- cv2.BORDER_CONSTANT：用常数填充边界像素。
- cv2.BORDER_REPLICATE：复制边界像素。
- cv2.BORDER_REFLECT：反射边界像素。
- cv2.BORDER_REFLECT_101：反射边界像素，但是排除边界像素本身。
- cv2.BORDER_WRAP：环绕边界像素。

下面是一个示例代码，演示了cv2.GaussianBlur()函数的使用：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 对图像进行高斯模糊处理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0, 0)

# 显示原始图像和模糊后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()