提供一个opencv的模糊处理代码
时间: 2023-11-13 07:09:14 浏览: 26
以下是一个简单的OpenCV模糊处理代码,使用高斯模糊:
```python
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread("image.png")
# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
# 显示原图和模糊后的图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Blurred", blur)
# 等待按下任意按键
cv2.waitKey(0)
# 销毁所有窗口
cv2.destroyAllWindows()
```
在此代码中,我们使用`cv2.imread()`函数读取图像,然后使用`cv2.GaussianBlur()`函数对其进行高斯模糊处理。我们使用了一个5x5的内核,并将标准差设置为0,这意味着内核的大小和形状将完全由内核尺寸参数确定。最后,我们使用`cv2.imshow()`函数显示原始图像和模糊后的图像。等待按下任意按键后,我们使用`cv2.destroyAllWindows()`函数关闭所有打开的窗口。
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举一个opencv模糊图片的代码例子
以下是一个基于OpenCV的模糊图片的代码例子:
```python
import cv2
# 加载图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 模糊处理
blur = cv2.blur(img, (5, 5))
# 显示结果
cv2.imshow('Blur Image', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个例子中,我们首先使用`cv2.imread()`函数加载一张图片。然后使用`cv2.blur()`函数对图片进行模糊处理,其中`(5, 5)`表示模糊核的大小。最后使用`cv2.imshow()`函数显示结果。
pycharm的opencv图像处理代码
好的,以下是一个简单的使用OpenCV进行图像处理的代码示例:
```python
import cv2
# 读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')
# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 进行高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(gray, (5, 5), 0)
# 进行Canny边缘检测
edges = cv2.Canny(blur, 50, 150)
# 显示结果
cv2.imshow('edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
这段代码读取一张图片,将其转换为灰度图像,进行高斯模糊和Canny边缘检测,并显示结果。
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