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AG广东会,山东十一选五,大发:高斯：慕樯苡朐

通常，图像处理软件会提供"："（blur）滤镜，使图片产生：男Ч。

"："的算法有很多种，其中有一种叫做"高斯："（Gaussian Blur）。它将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。

所谓"："，可以理解成每一个像素都取周边像素的平均值。

上图中，2是中间点，周边点都是1。

"中间点"取"周围点"的平均值，就会变成1。在数值上，这是一种"平滑化"。在图形上，就相当于产生"："效果，"中间点"失去细节。

显然，计算平均值时，取值范围越大，"：Ч"越强烈。

上面分别是原图、：刖3像素、：刖10像素的效果。：刖对酱，图像就越：。从数值角度看，就是数值越平滑。

接下来的问题就是，既然每个点都要取周边像素的平均值，那么应该如何分配权重呢？

如果使用简单平均，显然不是很合理，因为图像都是连续的，越靠近的点关系越密切，越远离的点关系越疏远。因此，加权平均更合理，距离越近的点权重越大，距离越远的点权重越小。

AG广东会,山东十一选五,大发:python生成高斯：

Python可以使用opencv库很方便地生成：枷，如果没有安装opencv的，可以用pip安装：

pip install python-opencv

想了解高斯：鞘裁吹幕，可以看wiki百科-高斯：。对于一般人，只要知道这个操作可以生成：计秃昧，一行代码即可搞定：

import cv2
img = cv2.GaussianBlur(ori_img, (9, 9), 0)

这个函数的第一个参数是原图像，第二个参数是高斯矩阵，要注意长和宽都必须为单数，第三个参数是标准差，如果写0，则函数会自行计算。

那怎么控制：潭饶兀亢芗虻，高斯矩阵的尺寸越大，标准差越大，处理过的图像：潭仍酱。

介绍完了简单的高斯：僮，我们加一个随机处理，来随机生成：潭炔煌募刚磐枷，其实也很简单，加一个随机函数来生成高斯矩阵的尺寸就可以了：

import cv2
import random

imgName = "img.png"
min_size = 11

ori_img = cv2.imread(imgName)

for i in range(3):
    addition = random.choice((0, 2, 4, 6, 8, 10, 12))
    size = min_size + addition
    kernel_size = (size, size)
    img = cv2.GaussianBlur(ori_img, kernel_size, 0)
    new_imgName = "New_" + str(i) + "_" + str(kernel_size[0])  + "_" + imgName
    cv2.imwrite(new_imgName, img)

这里利用了random库，来在一组数字中随机选择一个数，加到最小尺寸上，作为每次生成的：计母咚咕卣蟪叽，这里我的尺寸最小值设为了11，大家可以根据需要自己尝试看效果来设定。

AG广东会,山东十一选五,大发:总结

到此这篇关于Python如何生成随机高斯：计奈恼戮徒樯艿秸饬,更多相关python生成高斯：谌萸胨阉鹘疟局乙郧暗奈恼禄蚣绦老旅娴南喙匚恼孪Ｍ蠹乙院蠖喽嘀С纸疟局遥