opencv-python 用trackbar滑条改变高斯图像噪声强度

OpenCV-Python 提供了一个方便的功能，即Trackbars（滑动条），用于用户交互式地调整参数。如果你想要通过滑动条改变高斯滤波（Gaussian blur）应用到图像上时的噪声强度，你可以这样做：

1. 首先，导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 创建一个窗口，并在窗口内添加一个 Trackbar。在这个例子中，我们将调整高斯核的标准差 `sigma`：

def on_trackbar(val):
    sigma = val
    # 更新图像处理
    apply_gaussian_blur(image, sigma)

cv2.namedWindow('Image Processing')
cv2.createTrackbar('Sigma', 'Image Processing', 0, 50, on_trackbar)

3. 定义高斯模糊函数 `apply_gaussian_blur()`，它接受输入图像和标准差作为参数：

def apply_gaussian_blur(img, sigma):
    blurred_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), sigma)  # 使用5x5大小的高斯核
    # 显示处理后的图像
    cv2.imshow('Image Processing', blurred_img)

# 初始化图像
image = ...  # 从文件读取或直接使用一张图片

4. 进入主循环，等待用户操作滑块并触发回调函数：

while True:
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break  # 用户按下 'q' 键退出程序

# 确保关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

在这个过程中，每当滑动条的值变化时，`on_trackbar` 函数会被调用，从而更新高斯滤波的 `sigma` 参数，实时显示处理后效果。