高斯模糊实现（python中高斯模糊是什么）

说明

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    、本质上是数据光滑技术    
    
    
，可用于一维
     


     


     


、二维甚至多维空间 
    
    
    。

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、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 


  


  


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