python opencv 高斯模糊

Python OpenCV中的高斯模糊是一种常用的图像处理技术，用于减少图像中的噪声和细节。它通过对图像中的每个像素周围的邻域像素进行加权平均来实现模糊效果。

在Python OpenCV中，可以使用cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯模糊。该函数的语法如下：

cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])

参数说明：
- src：输入图像。
- ksize：高斯核的大小。可以使用(0,0)表示根据sigmaX自动计算核大小，也可以使用(奇数,奇数)指定具体的核大小。
- sigmaX：高斯核在X方向上的标准差。
- dst：输出图像，可选参数。
- sigmaY：高斯核在Y方向上的标准差，可选参数。
- borderType：边界扩展类型，可选参数。

以下是一个示例代码，演示如何在Python OpenCV中使用高斯模糊：

import cv2

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

# 高斯模糊
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

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

在上述示例中，我们首先使用cv2.imread()函数读取图像，然后使用cv2.GaussianBlur()函数对图像进行高斯模糊处理。最后，使用cv2.imshow()函数显示原始图像和模糊后的图像。