python中高斯模糊是什么

说明

1、本质上是数据光滑技术，可用于一维、二维甚至多维空间。

2、数据被高斯模糊处理后，数据倾向于周边附近的其他数据，各数据相同。

在图像领域，各个位置的像素值使用“周边邻居像素点加权平均”重新赋值。对于每个像素点，由于计算时均以当前像素点为中心，所以均值μ=0。使用时有2个超参数需要设置：高斯核大小和高斯函数标准差σ。高斯核大小表示“影响当前点的邻域范围”，而标准差表示“邻域中的其他像素点对当前点的影响力”。

实例

defgaussian_kernel(self):

kernel=np.zeros(shape=(self.kernel_size,self.kernel_size),dtype=np.float)

radius=self.kernel_size//2

foryinrange(-radius,radius+1):#[-r,r]

forxinrange(-radius,radius+1):

#二维高斯函数

v=1.0/(2*np.pi*self.sigma**2)*np.exp(-1.0/(2*self.sigma**2)*(x**2+y**2))

kernel[y+radius,x+radius]=v#高斯函数的x和y值vs高斯核的下标值

kernel2=kernel/np.sum(kernel)

returnkernel2

以上就是python中高斯模糊的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习教程请关注IT培训机构:千锋教育。

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