图像处理算法-高斯滤波

Posted 2021-12-12 21座的胖子

高斯滤波（Gaussian filter）是对图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值由其本身和领域内其他像素值经过加权平均后得到，类似于卷积。

高斯滤波器

均值滤波器是取滤波器窗口内的像素均值作为输出，高斯滤波后的图像被平滑的程度取决于标准差，它输出的是领域像素的加权平均，同时离中心越近的像素权重越高。因此，高斯滤波相对于均值滤波的平滑效果更柔和，对边缘的保留也更好。

步骤

1.移动卷积核到每个像素点上
2.将该像素点以及周围像素点的像素值作为权重乘以卷积核
3.加权作为输出

测试

原图

结果图

代码：

import cv2
img = cv2.imread("1.jpg")
img1 = cv2.GaussianBlur(img,(9,9),0)	##参数1为输入图像，参数2为滤波器窗口大小，必须为正奇数，参数3为标准差
cv2.imshow("1",img1)
cv2.waitKey()