opencv怎么进行高斯模糊

要使用OpenCV进行高斯模糊，可以使用cv2.GaussianBlur()函数。代码示例如下：

import cv2

img = cv2.imread('image.jpg') # 读入需要进行模糊的图像

ksize = (5, 5) # 高斯核大小，可以根据需要自行调整
sigma = 1.5 # 高斯核标准差值，可以根据需要自行调整

blur_img = cv2.GaussianBlur(img, ksize, sigma) # 进行高斯模糊

cv2.imshow('blur', blur_img) # 显示处理后的图像
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.GaussianBlur()函数的第一个参数是需要进行模糊的图像，第二个参数是高斯核的大小，第三个参数是高斯核的标准差值。调整这两个参数可以得到不同程度的模糊效果。

相关问题

opencv 高斯模糊

高斯模糊是一种常用的图像处理技术，可以用来减少图像中的噪点或者平滑图像。在OpenCV中，可以使用`cv2.GaussianBlur()`函数来实现高斯模糊。

函数原型如下：

cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) → dst

参数说明：
- `src`：输入图像，可以是单通道或多通道图像。
- `ksize`：高斯核的大小，必须是正奇数（例如，3、5、7...）。

opencv高斯模糊

OpenCV提供了高斯模糊函数 `GaussianBlur`，可用于对图像进行模糊处理。函数原型如下：

cv2.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]]) → dst

其中，参数含义如下：

- `src`：输入图像
- `ksize`：高斯内核大小，必须为正奇数
- `sigmaX`：高斯核在X方向上的标准差
- `dst`：输出图像，与输入图像大小和类型相同
- `sigmaY`：高斯核在Y方向上的标准差，若设为0，则与sigmaX相同
- `borderType`：边界填充方式，默认为`cv2.BORDER_DEFAULT`

示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('test.jpg')
blur_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)
cv2.imshow('blur', blur_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们读取了一张名为`test.jpg`的图像，然后对该图像进行了高斯模糊处理，使用了大小为`(5, 5)`的高斯内核，sigmaX为0，sigmaY也为0。处理后的图像通过`cv2.imshow`函数展示出来。