cv2.GaussianBlur参数含义

时间: 2023-10-23 17:47:16 浏览: 68
cv2.GaussianBlur() 函数是用来实现高斯滤波的。该函数的参数含义如下: - src:输入图像,可以是单通道或多通道图像,即灰度图像或彩色图像。 - ksize:高斯核大小。通常情况下,ksize 的值取为奇数,因为在计算中心像素值时需要以中心为基准,而取奇数可以确保中心像素是整个核的中心。 - sigmaX:高斯核在 X 方向上的标准差。 - sigmaY:高斯核在 Y 方向上的标准差。如果 sigmaY 的值为0,则会将其设为与 sigmaX 的值相同。 返回值为高斯滤波后的图像。
相关问题

cv2.GaussianBlur个参数含义

cv2.GaussianBlur()是OpenCV中用于进行高斯模糊的函数。它的参数含义如下: 1. SRC:输入图像。 2. ksize:高斯核的大小,必须是正奇数(例如3、5、7等)。 3. sigmaX:高斯核在X方向上的标准差。 4. sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差。如果sigmaY为0,则默认与sigmaX相同。 5. DST:输出图像,与输入图像大小和类型相同。 6. borderType:边界处理方式,默认为cv2.BORDER_DEFAULT。 其中,sigmaX和sigmaY的值越大,图像模糊程度越高。如果只传入sigmaX,则sigmaY默认为0,表示在Y方向上不进行模糊处理。如果ksize为(0,0),则根据sigmaX和sigmaY计算出合适的ksize大小。

cv2.GaussianBlur()的各个参数的含义

cv2.GaussianBlur()函数是OpenCV中用于对图像进行高斯模糊处理的函数。它的各个参数的含义如下: 1. src:输入图像,可以是单通道或多通道的图像。 2. ksize:高斯核的大小,它的值必须是正奇数。如果ksize为(0,0),则根据sigmaX和sigmaY计算高斯核的大小。 3. sigmaX:X方向上的高斯核标准差。 4. sigmaY:Y方向上的高斯核标准差。如果sigmaY为0,则sigmaY的值将与sigmaX相等。 5. borderType:边界像素的处理方式,默认为cv2.BORDER_DEFAULT。可以选择的边界处理方式有: - cv2.BORDER_CONSTANT:用常数填充边界像素。 - cv2.BORDER_REPLICATE:复制边界像素。 - cv2.BORDER_REFLECT:反射边界像素。 - cv2.BORDER_REFLECT_101:反射边界像素,但是排除边界像素本身。 - cv2.BORDER_WRAP:环绕边界像素。 下面是一个示例代码,演示了cv2.GaussianBlur()函数的使用: ```python import cv2 # 读取图像 image = cv2.imread('image.jpg') # 对图像进行高斯模糊处理 blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0, 0) # 显示原始图像和模糊后的图像 cv2.imshow('Original Image', image) cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```

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