cv2.GaussianBlur个参数含义
时间: 2023-12-30 08:20:56 浏览: 243
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。
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cv2.GaussianBlur()的参数
cv2.GaussianBlur() 是 OpenCV 中的一个函数,用于对图像进行高斯模糊处理。其函数原型如下:
```python
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])
```
其中各参数的含义如下:
- `src`:输入图像,即需要进行高斯模糊处理的图像,可以是灰度图像或彩色图像,数据类型为 numpy.ndarray。
- `ksize`:高斯核的大小,以像素为单位,ksize 必须是正奇数,或者可以为零。如果 ksize 为零,则根据 sigmaX 的值自动计算高斯核大小。当 ksize 为正奇数时,sigmaX 和 sigmaY 可以分别指定高斯核在 x 和 y 方向上的标准差值,如果 sigmaY 为零,则将其设为与 sigmaX 相同的值。
- `sigmaX`:高斯核在 x 方向上的标准差值。
- `dst`:输出图像,即高斯模糊处理后的图像,如果不指定则默认为 None。
- `sigmaY`:高斯核在 y 方向上的标准差值,默认为 0,表示与 sigmaX 相同。
- `borderType`:图像边界填充方式,默认为 cv2.BORDER_DEFAULT。
注意,ksize 和 sigmaX/sigmaY 参数的值越大,高斯模糊处理效果越明显,但相应的计算量也会增加。
cv2.GaussianBlur
cv2.GaussianBlur 是 OpenCV 库中的一个函数,用于对图像进行高斯模糊处理。它的函数原型如下:
```
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) -> dst
```
其中参数含义如下:
- src:输入图像。
- ksize:高斯核的大小。一般取奇数值,如 (3,3),(5,5),(7,7) 等。
- sigmaX:高斯核在 x 方向上的标准差。
- dst:输出图像,可选。
- sigmaY:高斯核在 y 方向上的标准差,可选。
- borderType:边界填充方式,可选。
该函数主要用于去除图像中的噪声,使得图像更加平滑、柔和。高斯模糊的原理是利用高斯函数的特性,对图像进行滤波,可以让图像中的细节保留,同时去除噪声。
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