python 二维数组 高斯滤波

高斯滤波是一种常用的图像平滑处理方法，可以有效地去除图像中的噪声。在 Python 中，可以使用 NumPy 库来创建和操作二维数组，并使用 SciPy 库中的 ndimage 模块来实现高斯滤波。

下面是一个示例代码，展示如何使用 NumPy 和 SciPy 实现二维数组的高斯滤波：

import numpy as np
from scipy import ndimage

# 生成一个 5x5 的二维数组
arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5],
                [6, 7, 8, 9, 10],
                [11, 12, 13, 14, 15],
                [16, 17, 18, 19, 20],
                [21, 22, 23, 24, 25]])

# 定义高斯核
kernel = np.array([[1, 4, 7, 4, 1],
                   [4, 16, 26, 16, 4],
                   [7, 26, 41, 26, 7],
                   [4, 16, 26, 16, 4],
                   [1, 4, 7, 4, 1]])

# 使用 ndimage 中的 convolve 函数进行卷积操作
result = ndimage.convolve(arr, kernel)

print(result)

在上面的例子中，我们使用 NumPy 库生成了一个 5x5 的二维数组，并定义了一个 5x5 的高斯核。然后，我们使用 ndimage 中的 convolve 函数对二维数组进行卷积操作，并输出了结果。