openmv高斯滤波

在OpenMV中，可以使用高斯滤波对图像进行平滑处理。高斯滤波可以有效地降低图像中的噪声，并使图像更加清晰。通过对图像中的每个像素周围的邻域进行加权平均，高斯滤波可以降低高频噪声的影响。在OpenMV中，可以使用`img.gaussian(半径)`函数对图像进行高斯滤波处理。其中，`半径`参数指定高斯核的半径大小。较大的半径会使图像更加模糊，而较小的半径会保留更多的细节信息。

例如，可以使用以下代码在OpenMV中对图像进行高斯滤波处理：

import sensor
import image

# 初始化图像传感器
sensor.reset()
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)

# 拍摄图像
image = sensor.snapshot()

# 对图像进行高斯滤波
image.gaussian(3)  # 使用半径为3的高斯核进行滤波

# 显示图像
image.show()

在上述代码中，`image.gaussian(3)`函数将使用半径为3的高斯核对图像进行滤波处理。最后，可以使用`image.show()`函数显示处理后的图像。

请注意，OpenMV中的高斯滤波函数是基于图像对象的方法，因此在使用函数时需要对图像对象进行调用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [OpenCV高斯滤波器详解及代码实现](https://blog.csdn.net/qq_36359022/article/details/80154900)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [pid摄像头循迹（opencv和openmv）](https://blog.csdn.net/qingchedeyongqi/article/details/117856071)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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