opencv python 高斯滤波

OpenCV是一个开源的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中，高斯滤波是OpenCV中常用的图像平滑处理方法之一。

高斯滤波是一种线性平滑滤波器，它通过对图像中的每个像素点进行加权平均来实现平滑效果。该滤波器使用一个高斯核函数，该函数在中心点附近具有较高的权重，而在边缘部分权重逐渐减小。这样可以有效地去除图像中的噪声，并保留图像的边缘信息。

在OpenCV中，可以使用cv2.GaussianBlur()函数来实现高斯滤波。该函数接受以下参数：
- src：输入图像
- ksize：高斯核大小，必须是正奇数（例如，3、5、7...）
- sigmaX：X方向上的高斯核标准差
- sigmaY：Y方向上的高斯核标准差（如果为0，则默认与sigmaX相同）

下面是一个示例代码，演示如何在Python中使用OpenCV进行高斯滤波：

import cv2

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

# 高斯滤波
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)

# 显示原始图像和滤波后的图像
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滤波。最后，使用cv2.imshow()函数显示原始图像和滤波后的图像。