python实现opencv学习十：利用卷积对图像进行模糊处理

代码：

# -*- coding=GBK -*-
import cv2 as cv


def mo_image(src1):
    src2 = cv.blur(src1, (5, 5))
    cv.imshow("junzhilvbo", src2)

    src2 = cv.medianBlur(src1, 5)
    cv.imshow("zhongzhilvbo", src2)

    src2 = cv.GaussianBlur(src1, (5, 5), 2)
    cv.imshow("gaosilvbo", src2)

    src2 = cv.bilateralFilter(src1, 5, 5, 2)
    cv.imshow("shuangbianlvbo", src2)


src = cv.imread("fengling.jpg")
cv.imshow("before", src)
mo_image(src)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

结果：

备注：

cv.blur(src1, (5, 5)) 中 (5, 5) 为 5*5 的卷积核

cv.medianBlur(src1, 5) 表示图像某一像素点的值是以该像素点为中心周围 5*5 范围内像素的均值

具体参考：https://blog.csdn.net/hihell/article/details/112909678

cv.GaussianBlur(src1, (5, 5), 2, 0) 中 (5, 5) 为 5*5 的高斯卷积核(长宽可以不同但是必须为正数和奇数，可以为0)，2表示X方向的高斯核标准差，Y方向的高斯核标准差没标注时默认等于X方向的高斯核标准差   具体参考：https://blog.csdn.net/duwangthefirst/article/details/79971338

cv.bilateralFilter(src1, 5, 5, 2) 中 第一个5表示过滤期间使用的各像素邻域的直径，第二个5表示色彩空间的sigma参数，该参数较大时，各像素邻域内相距较远的颜色会被混合到一起，从而造成更大范围的半相等颜色，2 表示坐标空间的sigma参数，该参数较大时，只要颜色相近，越远的像素会相互影响   具体参考：https://blog.csdn.net/duwangthefirst/article/details/79971369