中文 opencv GaussianBlur函数

高斯模糊函数

函数名称：GaussianBlur

函数原型：

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)

函数说明：对图像进行高斯模糊。

参数说明：

- src：输入图像。
- dst：输出图像。
- ksize：核大小，必须是奇数。
- sigmaX：X方向的标准差。
- sigmaY：Y方向的标准差，若为0则与sigmaX相同。
- borderType：边框类型。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

相关问题

opencv GaussianBlur

C++中的OpenCV库提供了GaussianBlur函数，用于对图像进行高斯模糊处理。高斯模糊是一种常用的图像处理方法，可以有效地去除图像中的噪声和细节，使图像变得更加平滑。

GaussianBlur函数的原型如下：

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT);

参数说明：
- src：输入图像，可以是单通道或多通道图像，类型为CV_8U、CV_16U、CV_32F或CV_64F。
- dst：输出图像，与输入图像具有相同的尺寸和类型。
- ksize：高斯核的大小，可以通过指定一个正的奇数值来表示核的宽度和高度。例如，Size(3, 3)表示一个3x3的核。
- sigmaX：X方向上的高斯核标准差。
- sigmaY：Y方向上的高斯核标准差。如果sigmaY为0，则默认与sigmaX相同。
- borderType：边界模式，默认为BORDER_DEFAULT。

下面是一个示例代码，演示如何使用GaussianBlur函数对图像进行高斯模糊处理：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("image.jpg");

    // 检查图像是否成功读取
    if (image.empty())
    {
        std::cout << "Failed to read image!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // 高斯模糊处理
    Mat blurredImage;
    GaussianBlur(image, blurredImage, Size(5, 5), 0, 0);

    // 显示原始图像和模糊后的图像
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Blurred Image", blurredImage);
    waitKey(0);

    return 0;
}

这段代码首先使用imread函数读取一张图像，然后使用GaussianBlur函数对图像进行高斯模糊处理，并将结果显示出来。

希望对你有所帮助！如果你还有其他问题，请继续提问。

opencv GaussianBlur()用法

GaussianBlur()是OpenCV中的一个函数，用于对图像进行高斯模糊操作。函数的用法如下:

GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT)

其中，参数说明如下:
- InputArray src: 输入图像，可以是单通道或多通道图像。
- OutputArray dst: 输出图像，与原始图像的大小和类型一致。
- Size ksize: 高斯核的大小，可以是不同的宽度和高度，但都必须为正的奇数，也可以为0，此时宽度和高度会自动由sigma进行计算。
- double sigmaX: 高斯核在x方向的标准差。
- double sigmaY: 高斯核在y方向的标准差，默认为0，当sigmaY=0时，其值会自动由sigmaX确定（sigmaY=sigmaX）；当sigmaY=sigmaX=0时，它们的值将由ksize的宽度和高度自动确定。
- int borderType: 像素外插策略，可以参考OpenCV中的BorderTypes。

在Python中，该函数的用法与C++略有不同，具体的用法可以参考Python的OpenCV文档。

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#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [OpenCV高斯滤波GaussianBlur](https://blog.csdn.net/godadream/article/details/81568844)[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* [opencv之GaussianBlur()函数](https://blog.csdn.net/fangyan90617/article/details/100517575)[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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