假设一个列数为W,行数为H的高斯卷计算子gaussKernel,其中W,H均为奇数，描点位置在（(H-1)/2 ,(W-1)/2）,构建高斯卷积核的步骤如下
1.计算高斯矩阵
2.计算高斯矩阵的和
3.高斯矩阵除以其本身的和，也就是归一化
下面利用Python来实现构建高斯卷积算子
def getGaussKernel(sigma, H, W): r, c = np.mgrid[0:H:1, 0:W:1] r -= (H - 1) / 2 c -= (W - 1) / 2 gaussMatrix = np.exp(-0.5 * (np.power(r) + np.power(c)) / math.pow(sigma, 2)) # 计算高斯矩阵的和 sunGM = np.sum(gaussMatrix) # 归一化 gaussKernel = gaussMatrix / sunGM return gaussKernel
高斯卷积核可以分离成一维水平方向上的高斯核和一维垂直方向上的高斯核，在OpenCV中给出了构建一维垂直方向上的高斯卷积核的函数：
Mat getGaussianKernel(int ksize, double sigma, in ktype = CV/_64F)
参数
释意
ksize
一维垂直方向上的高斯核行数，正奇数
sigma
标准差
ktype
返回值的数据类型为CV_32F或CV_64F，默认是CV_64F
下面通过Python代码来具体的实现图像的高斯平滑，我们首先会对图像水平方向进行卷积，然后再对垂直方向进行卷积，其中sigma代表高斯卷积核的标准差
def gaussBlur(image,sigma,H,W,_boundary = 'fill', _fillvalue = 0):
#水平方向上的高斯卷积核
gaussKenrnel_x = cv2.getGaussianKernel(sigma,W,cv2.CV_64F)
#进行转置
gaussKenrnel_x = np.transpose(gaussKenrnel_x)
#图像矩阵与水平高斯核卷积
gaussBlur_x = signal.convolve2d(image,gaussKenrnel_x,mode='same',boundary=_boundary,fillvalue=_fillvalue)
#构建垂直方向上的卷积核
gaussKenrnel_y = cv2.getGaussianKernel(sigma,H,cv2.CV_64F)
#图像与垂直方向上的高斯核卷积核
gaussBlur_xy = signal.convolve2d(gaussBlur_x,gaussKenrnel_y,mode='same',boundary= _boundary,fillvalue=_fillvalue)
return gaussBlur_xy
if __name__ == "__main__":
image = cv2.imread("../images/timg.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("image",image)
#高斯平滑
blurImage = gaussBlur(image, 5, 400, 400, 'symm')
#对bIurImage进行灰度级显示
blurImage = np.round(blurImage)
blurImage = blurImage.astype(np.uint8)
cv2.imshow("GaussBlur", blurImage)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行截图：
以上就是python 基于opencv实现高斯平滑的详细内容，更多关于python 高斯平滑的资料请关注其它相关文章！
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P70系列延期，华为新旗舰将在下月发布
3月20日消息，近期博主@数码闲聊站 透露，原定三月份发布的华为新旗舰P70系列延期发布，预计4月份上市。
而博主@定焦数码 爆料，华为的P70系列在定位上已经超过了Mate60，成为了重要的旗舰系列之一。它肩负着重返影像领域顶尖的使命。那么这次P70会带来哪些令人惊艳的创新呢？
根据目前爆料的消息来看，华为P70系列将推出三个版本，其中P70和P70 Pro采用了三角形的摄像头模组设计，而P70 Art则采用了与上一代P60 Art相似的不规则形状设计。这样的外观是否好看见仁见智，但辨识度绝对拉满。