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Python怎么实现高斯滤波处理图片？Python高斯滤波用什么方法

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在python之中对图片进处理的时候，一般就只是将其读取出来然后改变它的大小或者是像素值之类的操作 。但是python能够图片进行的操作可不仅仅这么一点，本篇文章会来介绍一下使用高斯滤波在python中处理图片的方法示例，感兴趣的话就一起往下看看吧 。
【Python怎么实现高斯滤波处理图片？Python高斯滤波用什么方法】

Python怎么实现高斯滤波处理图片？Python高斯滤波用什么方法

文章插图
高斯滤波实际上指的就是一种对图片进行模糊处理的算法，它能够将图片上每一个像素点的及其相邻点的像素值经过加权平均的算法计算之后去替代原本的像素值，使得图片能够呈现出一种模糊平滑的状态 。
而在python中要实现高斯滤波处理图片的话也不需要去从头开始手敲代码，因为在opencv和matplotlib这两个第三方库之中就已经封装好了很多对图片处理的方法 。在opencv库中可以调用GaussianBlur()方法来将一个图片对象根据灰度值进行高斯处理，然后用show方法显示出来，代码示例如下所示：
import cv2import matplotlib.pyplot as pltim=cv2.imread("tire.jpg")img_Guassian = cv2.GaussianBlur(im,(5,5),0)plt.subplot(121)plt.imshow(im)plt.subplot(122)plt.imshow(img_Guassian)plt.show()以上的代码作用就是将一个图片给读取到python中，然后通过subplot方法构建出来两个表格图像用来装载图片 。然后分别调用两次show()方法将经过处理之前的图片，以及高斯滤波处理后的图片都给显示出来，这样就能够看出明显的差异了 。经过高斯滤波处理的图片，可以看出来它整个图片的毛躁和锐刺消失了，反而变得平滑模糊 。
以上就是关于“Python怎么实现高斯滤波处理图片？Python高斯滤波用什么方法”的全部内容了，希望对你有所帮助 。

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