python中高斯模糊是什么-图灵python

说明

1、它本质上是一种数据光滑技术，可用于一维、二维甚至多维空间。

2、数据被高斯模糊后，数据倾向于附近的其他数据，每个数据都是一样的。

在图像领域，每个位置的像素值用“周围邻居像素点加权平均”重新赋值。对于每个像素点，平均值是因为计算时以当前像素点为中心μ=0.使用时需要设置两个超参数：高斯核大小与高斯函数标准差σ。高斯核大小表示“影响当前点的邻域范围”，而标准差表示“邻域内其他像素点对当前点的影响”。

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x和y值vs高斯核的下标值
kernel2=kernel/np.sum(kernel)
returnkernel2

以上是python中高斯模糊的介绍，希望对大家有所帮助。更多Python学习指导：python基础教程

本文教程操作环境：windows7系统Python 3.9.1，DELL G3电脑。