openCV 高斯平滑GaussianBlur学习

import cv2

img = cv2.imread('1/lena512color.tiff')  
#opencv路径不能是中文路径
#路径注意斜杠问题
cv2.imshow('sourceImg', img)
#显示原始图像
img2 = cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)
#对原始图像进行高斯平滑处理（高斯核选取的是（5，5）），并且得到img2
cv2.imshow('GaussianBlur',img2)

img3 = cv2.GaussianBlur(img,(15,15),0)
#对原始图像进行高斯平滑处理（高斯核选取的是（15，15）），并且得到img2
cv2.imshow('GaussianBlur',img3)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

高斯平滑：

python  dst=cv.GaussianBlur(src,ksize,sigmaX[,dst[,sigmaY[,borderType]]])

参数：

• src 原始图像
• ksize 高斯核大小，ksize.width和ksize.height可以不同，但是都必须为正的奇数（或者为0，此时它们的值会自动由sigma进行计算））
• sigmaX 高斯核在x方向上的标准差 dst 目标图像
• sigmaY 高斯核在y上的标准差
• borderType 像素外插策略
• sigmaX和sigmaY：
• • sigmaY=0时，其值自动由sigmaX确定（sigmaY=sigmaX）；
• • sigmaY=sigmaX=0时，它们的值将由ksize.width和ksize.height自动确定；