本篇内容介绍了“如何使用OpenCV和Python实现图片高斯模糊”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

高斯模糊

高斯模糊（英语：Gaussian Blur），通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。这种模糊技术生成的图像，其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像，这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影中的效果都明显不同。高斯模糊也用于计算机视觉算法中的预先处理阶段，以增强图像在不同比例大小下的图像效果（参见尺度空间表示以及尺度空间实现）。 从数学的角度来看，图像的高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。由于正态分布又叫作高斯分布，所以这项技术就叫作高斯模糊。图像与圆形方框模糊做卷积将会生成更加精确的焦外成像效果。由于高斯函数的傅立叶变换是另外一个高斯函数，所以高斯模糊对于图像来说就是一个低通滤波器。

高斯模糊原理： “模糊”，就是将图像中每个像素值进行重置的过程，这个过程采用将每一个像素都设置成周边像素的平均值。

#高斯模糊#高斯模糊#操作#cv2.GaussianBlur(image,(135,135),0)#(5,5)表示高斯矩阵（高斯内核）的长与宽都是5（必须为奇数），标准差取0importcv2importnumpyasnpdefclamp(pv):#保证RGB三色值的数值不超过255ifpv>255:return255ifpv<0:return0else:returnpvdefgaussian_noise(image):#给图片加一些噪声，高斯噪声h,w,c=image.shape#获取三个值，高度、宽度、深度forrowinrange(h):#在宽度、高度中遍历进行像素点RGB的赋值forcolinrange(w):s=np.random.normal(0,20,3)#获取随机数3个数的数组b=image[row,col,0]#blue原来的蓝色值g=image[row,col,1]#greenr=image[row,col,2]#redimage[row,col,0]=clamp(b+s[0])#加上处理赋值image[row,col,1]=clamp(g+s[1])image[row,col,2]=clamp(r+s[2])cv2.imshow("Gauss_noise",image)print("--------HelloPython--------")src=cv2.imread("lena.jpg")cv2.imshow("SourceImage",src)t1=cv2.getTickCount()#获取时间值gaussian_noise(src)t2=cv2.getTickCount()#获取时间值time=(t2-t1)/cv2.getTickFrequency()#计算出时间（s）print("所用时间:%s"%(time*1000))dst=cv2.GaussianBlur(src,(2555,2555),15)#进行高斯模糊处理cv2.imshow("Gauss_blur",dst)cv2.waitKey(0)cv2.destroyAllWindows()

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