python实现高斯滤波器

高斯滤波器是一种常用的图像处理滤波器，可以用来去除图像中的噪声。Python中可以使用scikit-image库中的filters模块来实现高斯滤波器。

具体实现步骤如下：

1.导入相关库：

from skimage import io, filters
import matplotlib.pyplot as plt

2.读取图像：

img = io.imread('image.jpg')

3.使用高斯滤波器：

gaussian_img = filters.gaussian(img, sigma=1)

其中，sigma表示高斯核的标准差，值越大，图像越模糊。

4.显示原始图像和处理后的图像：

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title("Original")

ax[1].imshow(gaussian_img, cmap='gray')
ax[1].set_title("Gaussian Filter")

plt.tight_layout()
plt.show()

完整代码如下：

from skimage import io, filters
import matplotlib.pyplot as plt

img = io.imread('image.jpg')

gaussian_img = filters.gaussian(img, sigma=1)

fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title("Original")

ax[1].imshow(gaussian_img, cmap='gray')
ax[1].set_title("Gaussian Filter")

plt.tight_layout()
plt.show()

运行后即可看到原始图像和处理后的图像。