批量图片随机高斯模糊调整python代码

可以使用OpenCV库来实现批量图片的随机高斯模糊调整。以下是一个简单的Python代码示例：

import cv2
import os
import random

# 定义高斯模糊的最小和最大卷积核大小
min_kernel_size = 3
max_kernel_size = 15

# 定义高斯模糊的最小和最大标准差
min_sigma = 0
max_sigma = 3

# 定义图片文件夹路径
img_folder = 'path/to/folder'

# 遍历文件夹中的所有图片文件
for filename in os.listdir(img_folder):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 读取图片
        img_path = os.path.join(img_folder, filename)
        img = cv2.imread(img_path)

        # 随机生成高斯模糊所需的卷积核大小和标准差
        kernel_size = random.randint(min_kernel_size, max_kernel_size)
        sigma = random.uniform(min_sigma, max_sigma)

        # 对图片进行高斯模糊
        img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size, kernel_size), sigma)

        # 保存处理后的图片
        new_filename = 'blur_' + filename
        new_img_path = os.path.join(img_folder, new_filename)
        cv2.imwrite(new_img_path, img_blur)

该代码遍历指定文件夹中的所有图片文件，并随机生成高斯模糊所需的卷积核大小和标准差，然后对每张图片进行高斯模糊处理，并将处理后的图片保存在同一文件夹中。