基于OpenCV-Python的高斯平滑图像模糊

高斯模糊：

高斯模糊本质上是低通滤波器，输出图像的每个像素点是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和。

上代码：

import cv2
import numpy as np
kernel_size = (5, 5)
sigma = 1.5

img=cv2.imread("G:\OpenCV\Project/11.jpg")
gray=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

cv2.imshow("Oirignal Trawing",img)
#高斯平滑
blurImage= cv2.GaussianBlur(img, kernel_size, sigma)#模糊图像
#对blurImage进行灰度级显示
blurImage=np.round(blurImage)
blurImage=blurImage.astype(np.uint8)
cv2.imshow("GaussBlur",blurImage)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

当 kernel_size = (5, 5)
   sigma = 1.5
图像：

当  kernel_size = (55, 55)
    sigma = 5
图像：

高斯矩阵尺寸和标准差越大，处理后的图片越模糊