高斯滤波实现代码Python

以下是实现高斯滤波的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义高斯核函数
def gaussian_kernel(size, sigma):
    kernel = np.zeros((size, size))
    center = size // 2
    for i in range(size):
        for j in range(size):
            x = i - center
            y = j - center
            kernel[i, j] = np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma ** 2))
    kernel = kernel / np.sum(kernel)
    return kernel

# 定义高斯滤波函数
def gaussian_filter(image, kernel):
    h, w = image.shape
    k_size = kernel.shape[0]
    pad = k_size // 2
    image_pad = np.pad(image, (pad, pad), 'edge')
    image_filter = np.zeros((h, w))
    for i in range(h):
        for j in range(w):
            image_filter[i, j] = np.sum(image_pad[i:i+k_size, j:j+k_size] * kernel)
    return image_filter

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

# 定义高斯核大小和标准差
k_size = 5
sigma = 1

# 生成高斯核
kernel = gaussian_kernel(k_size, sigma)

# 进行高斯滤波
img_filter = gaussian_filter(img, kernel)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('gaussian filter', img_filter)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行以上代码后，可以得到高斯滤波后的图像，并显示出来。其中，高斯核大小和标准差可以根据实际需求进行调整。