python批量对图像高斯滤波的代码

以下是一个简单的 Python 代码，用于批量对图像进行高斯滤波：

import os
import cv2
import numpy as np

# 定义高斯滤波器的核大小和标准差
kernel_size = (5, 5)
sigma = 1.5

# 遍历指定目录下的所有文件
for root, dirs, files in os.walk("path"):
    for file in files:
        # 读取图像
        img = cv2.imread(os.path.join(root, file))
        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        # 高斯滤波
        blur = cv2.GaussianBlur(gray, kernel_size, sigma)
        # 保存滤波后的图像
        cv2.imwrite(os.path.join(root, "blur_" + file), blur)

其中，`path` 是指定的图像目录。遍历目录下的所有文件，并使用 `cv2.imread` 读入每张图像。然后，将图像转换为灰度图像，使用 `cv2.cvtColor` 函数实现。接下来，定义高斯滤波器的核大小和标准差，使用 `cv2.GaussianBlur` 函数对图像进行高斯滤波。最后，将滤波后的图像保存到指定的目录下。

注意事项：在使用本代码时，请根据实际情况修改 `path` 和 `kernel_size`、`sigma` 参数的值。