gaussian blur函数
时间: 2023-09-07 13:14:22 浏览: 87
在OpenCV中,可以使用cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯模糊处理。该函数的语法如下:
``` python
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])
```
其中,参数含义如下:
- `src`:输入图像。
- `ksize`:高斯核的大小,必须是正的奇数。
- `sigmaX`:高斯核在X方向上的标准差。
- `dst`:输出图像,与输入图像大小、类型相同。
- `sigmaY`:高斯核在Y方向上的标准差,默认值为0,表示与sigmaX相同。
- `borderType`:边缘填充方式,默认值为cv2.BORDER_DEFAULT。
示例代码:
``` python
import cv2
# 读取输入图像
img = cv2.imread('input.jpg')
# 进行高斯模糊处理
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 显示原始图像和处理后的图像
cv2.imshow('input', img)
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在上面的示例代码中,我们读取了一张输入图像,并对其进行了高斯模糊处理,最后将原始图像和处理后的图像显示出来。
相关问题
gaussianblur函数用法
GaussianBlur是一种图像模糊处理方法,可以用于去除图像中的噪点和细节,使得图像更加平滑。在CV库中,可以使用GaussianBlur函数来实现这个方法。
下面是GaussianBlur函数的用法:
```python
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])
```
参数说明:
- src:输入图像,可以是单通道或多通道图像,数据类型为uint8、float32或float64。
- ksize:高斯核的大小,必须是正奇数。如果ksize为0,则根据sigma计算出合适的ksize大小。
- sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。
- dst:输出图像,大小和输入图像相同,数据类型和通道数也相同。如果dst参数没有指定,则函数会创建一个与输入图像大小和类型相同的图像作为输出。
- sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差,默认值为0,表示与sigmaX相同。
- borderType:边界扩展类型,可以是cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT或cv2.BORDER_WRAP。
示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('GaussianBlur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码将读取一张图片,然后对其进行GaussianBlur处理,并显示原始图片和处理后的图片。其中kernel大小为5*5,sigmaX为0,由函数自动计算。
GaussianBlur函数用法
GaussianBlur是一种图像模糊处理方法,可以用于去除图像中的噪点和细节,使得图像更加平滑。在CV库中,可以使用GaussianBlur函数来实现这个方法。
下面是GaussianBlur函数的用法:
```python
cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])
```
参数说明:
- src:输入图像,可以是单通道或多通道图像,数据类型为uint8、float32或float64。
- ksize:高斯核的大小,必须是正奇数。如果ksize为0,则根据sigma计算出合适的ksize大小。
- sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。
- dst:输出图像,大小和输入图像相同,数据类型和通道数也相同。如果dst参数没有指定,则函数会创建一个与输入图像大小和类型相同的图像作为输出。
- sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差,默认值为0,表示与sigmaX相同。
- borderType:边界扩展类型,可以是cv2.BORDER_CONSTANT、cv2.BORDER_REPLICATE、cv2.BORDER_REFLECT或cv2.BORDER_WRAP。
示例代码:
```python
import cv2
img = cv2.imread('image.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('GaussianBlur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码将读取一张图片,然后对其进行GaussianBlur处理,并显示原始图片和处理后的图片。其中kernel大小为5*5,sigmaX为0,由函数自动计算。
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