OpenCV接口Blur和GaussianBlur的参数解释

以下是OpenCV接口Blur和GaussianBlur的参数解释：
1. cv2.blur(src, ksize[, dst[, anchor[, borderType]]])：对图像进行均值滤波，即用卷积框覆盖区域像素的平均值代替中心像素的值。其中，src表示输入图像，ksize表示卷积核的大小，dst表示输出图像，anchor表示锚点位置，borderType表示边界填充方式。
2. cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]])：对图像进行高斯滤波，即用高斯函数对卷积框中的像素进行加权平均。其中，src表示输入图像，ksize表示卷积核的大小，sigmaX表示高斯核在X方向的标准偏差，sigmaY表示高斯核在Y方向的标准偏差，dst表示输出图像，borderType表示边界填充方式。

下面是一个使用cv2.GaussianBlur()函数对图像进行高斯滤波的例子：

import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('image.jpg')
img_ret = cv2.GaussianBlur(img,(11,11),0)
plt.imshow(cv2.cvtColor(img_ret,cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

相关问题

opencv GaussianBlur函数参数解析

OpenCV中的GaussianBlur函数可以用于对图像进行高斯模糊，其参数解析如下：

1. src：输入的图像，可以是单通道或多通道的图像，但必须是8位或浮点型数据类型。

2. dst：输出的图像，必须与输入图像具有相同的大小和类型。

3. ksize：高斯核的大小，必须为正奇数。该参数控制了高斯核的大小，一般情况下，ksize的值越大，图像的模糊效果越明显。

4. sigmaX：高斯核在x方向上的标准差。该参数控制了高斯核在x方向上的模糊程度，一般情况下，sigmaX的值越大，图像的模糊效果越明显。

5. sigmaY：高斯核在y方向上的标准差。该参数控制了高斯核在y方向上的模糊程度，一般情况下，sigmaY的值越大，图像的模糊效果越明显。

6. borderType：边界处理方式，默认为BORDER_DEFAULT。当图像的边界超出了图像范围时，可以通过该参数控制边界的处理方式，可选参数包括BORDER_CONSTANT、BORDER_REFLECT、BORDER_WRAP等。

7. borderValue：边界填充值，默认为0。当borderType为BORDER_CONSTANT时，可以通过该参数指定边界填充的像素值。

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('lena.jpg')
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Gaussian Blur', blur_img)
cv2.waitKey(0)

在上面的代码中，我们首先读入了一

opencv gaussianblur

OpenCV 中的高斯模糊是一种图像处理技术，通过在图像上应用高斯卷积来实现图像的平滑处理。它的目的是减少图像中的噪声和细节，从而提高图像的质量。它是一种常用的图像处理技术，在计算机视觉、图像处理等领域中都有广泛应用。