# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv
def mo_image(src1):
src2 = cv.blur(src1, (5, 5))
cv.imshow("junzhilvbo", src2)
src2 = cv.medianBlur(src1, 5)
cv.imshow("zhongzhilvbo", src2)
src2 = cv.GaussianBlur(src1, (5, 5), 2)
cv.imshow("gaosilvbo", src2)
src2 = cv.bilateralFilter(src1, 5, 5, 2)
cv.imshow("shuangbianlvbo", src2)
src = cv.imread("fengling.jpg")
cv.imshow("before", src)
mo_image(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()
cv.blur(src1, (5, 5)) 中 (5, 5) 为 5*5 的卷积核
cv.medianBlur(src1, 5) 表示图像某一像素点的值是以该像素点为中心周围 5*5 范围内像素的均值
具体参考:https://blog.csdn.net/hihell/article/details/112909678
cv.GaussianBlur(src1, (5, 5), 2, 0) 中 (5, 5) 为 5*5 的高斯卷积核(长宽可以不同但是必须为正数和奇数,可以为0),2表示X方向的高斯核标准差,Y方向的高斯核标准差没标注时默认等于X方向的高斯核标准差 具体参考:https://blog.csdn.net/duwangthefirst/article/details/79971338
cv.bilateralFilter(src1, 5, 5, 2) 中 第一个5表示过滤期间使用的各像素邻域的直径,第二个5表示色彩空间的sigma参数,该参数较大时,各像素邻域内相距较远的颜色会被混合到一起,从而造成更大范围的半相等颜色,2 表示坐标空间的sigma参数,该参数较大时,只要颜色相近,越远的像素会相互影响 具体参考:https://blog.csdn.net/duwangthefirst/article/details/79971369