28 高斯模糊
opencv知识点：高斯模糊 - GaussianBlur
本课所解决的问题：如何理解高斯模糊？如果实现高斯模糊？1.高斯模糊常用的模糊算法有两种，一种是均值（盒子），一种是高斯。
现在我们来介绍一下高斯模糊首先我们了解一下什么是模糊模糊就是对图像进行平滑化处理。
平滑化处理，就是用平滑滤波函数，生成卷积核对应的权重，然后对图像进行卷积操作。均值模糊可以做到让图片模糊，但是它的模糊
高斯过程可以被认为是一种机器学习算法，它利用点与点之间同质性的度量作为核函数，以从输入的训练数据预测未知点的值。本文从理论推导和实现详细地介绍了高斯过程，并在后面提供了用它来近似求未知函数最优解的方法。文章选自efavdb，作者： Jonathan Landy，机器之心编译。我们回顾了高斯过程（GP）拟合数据所需的数学和代码，最后得出一个常用应用的 demo——通过高斯过程搜索法快速实现函数最小化
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2023-08-22 14:21:41
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图像平滑 图像平滑是一种区域增强的算法，平滑算法有邻域平均法、中值滤波、边界保持类滤波等。在图像产生、传输和复制过程中，常常会因为多方面原因而被噪声干扰或出现数据丢失，降低了图像的质量（某一像素，如果它与周围像素点相比有明显的不同，则该点被噪声所感染）。这就需要对图像进行一定的增强处理以减小这些缺陷带来的影响。图像平滑有
在上篇文章中我给出了高斯滤波的这个链接。现在对其进行翻译，黑色字为原文翻译，彩色字是我自己的注解。高斯平滑高斯平滑引言：高斯平滑是一个用来“模糊”图像，去除细节及噪声的2维卷积操作[convolution operator]。听起来它和均值滤波[mean filter]没什么两样，但它用了不同的卷积内核[kernel]——可以表达高斯（钟形）峰状分布[Gaussian (`bell-shaped'
一、高斯平滑（模糊） def gaussian_blur(image):
# 设置ksize来确定模糊效果
img = cv.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
cv.imshow('img', img)
# 不通过ksize来设置高斯核大小，通过设置高斯分布公式中的sigma
img2 = cv.GaussianBlur(im
粗略的概念：图像平滑处理==图像模糊处理==图像滤波==图像质量增强；称呼是次要的，主要的是：使用算法处理问题；均值滤波只考虑空间信息，并且权重全为1；高斯滤波虽然只考虑空间信息，但是权重比例有所改变；双边滤波既考虑空间信息，又考虑色彩信息（权重比例根据色彩信息确定）。目录（1）均值滤波（2）高斯滤波（3）双边滤波（4）代码实现（5）语法格式解析（以高斯滤波为例）（1）均值滤波概念：均值滤波是指用
平滑技术（滤波技术）可以抑制或者消除图像噪声，常用的平滑处理算法包括二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波、导向滤波等。1. 高斯平滑高斯卷积核的构建及分离性假设构造宽(列数)为、高(行数)为的高斯卷积算子，均为奇数，锚点位置在中心，步骤如下： 第一步：计算高斯矩阵第二步：计算高斯矩阵的和第三步：高斯矩阵归一化高斯卷积算子是可分离卷积核 因
OpenCV-Python教程：均值平滑、中值平滑 一文中介绍了在滑动窗口内均值的方式进行平滑处理，这时窗口中心点和窗口领域内的所有像素的加权系数都是一样的，中值平滑提取中位数时滑动窗口内任一像素出现中值的概率也是相同的。本文要介绍的高斯平滑则根据距离中心点的间距远近其权重会不同，这种方式看起来更符合”惯例”：身边的人对你影响会更大。1、高斯平滑GaussianBlur()所谓高斯平滑，
11.2 图像的高斯平滑图像的高斯平滑也是利用邻域平均的思想，对图像进行平滑处理的一种方法。与图像的简单平滑不同的是，图像的高斯平滑中，在对图像邻域进行平均时，不同位置的像素被赋予了不同的权值。本节将对平滑线性滤波器加以归纳，并对高斯平滑算法进行介绍。
11.2.1 平滑线性滤波器在图像的简单平滑处理中，算法利用卷积模板逐一处理图像中的每个像素，
高斯参数对图像平滑的影响
高斯滤波器是一种线性滤波器，其作用是能够进行模糊处理（去除图像中一些不重要的细节）和减少噪声干扰。高斯滤波器与均值滤波器区别在于模板的系数随模板中心的距离增大而减小。以模板中心为原点，模板的权值呈高斯分布，如下图. 图1 在均值滤波中我们较容易可得出这样的结论：滤波器越大，结果越模糊；噪声与细节同步衰弱，模板较大时，小物体几乎被滤除。原因在于
高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布 的噪声非常有效。
一维零均值高斯函数为： g(x)=exp( -x^2/(2 sigma^2)) (u=0) 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。 对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。  
什么是高斯滤波器 既然名称为高斯滤波器，那么其和高斯分布（正态分布）是有一定的关系的。一个二维的高斯函数如下： 其中(x,y)(x,y)为点坐标，在图像处理中可认为是整数；σ是标准差。要想得到一个高斯滤波器的模板，可以对高斯函数进行离散化，得到的高斯函数值作为模板的系数。例如：要产生一个3×3的高斯滤波器模板，以模板的中心位置为坐标原点进行取样。模
高斯滤波是一种线性平滑滤波，适用于消除高斯噪声，广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗的讲，高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程，每一个像素点的值，都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。高斯滤波的具体操作：用一个模板（或称卷积、掩模）扫描图像中的每一个像素，用模板确定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。 &
目录一、高斯模糊简介和原理1.1 简介1.2 原理二、数学原理2.1 卷积2.2 高斯卷积内核构建2.2.1 计算高斯矩阵2.2.2 计算高斯矩阵之和2.2.3 归一化一、高斯模糊简介和原理1.1 简介高斯模糊,也叫高斯平滑,其作用是使图像变得模糊且平滑,通常用它来减少图像噪声以及降低细节层次。平滑 也称 模糊 , 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用
# PPython 高斯平滑
在图像处理领域中，平滑是一种常用的图像处理技术，用于消除图像中的噪声并减少图像的细节。高斯平滑是一种经典的平滑技术，它通过对每个像素周围的邻域进行加权平均来实现平滑效果。
## 高斯平滑原理
高斯平滑的核心思想是利用高斯函数对像素周围的邻域进行加权平均。高斯函数是一种钟形曲线，具有中心对称的性质。在高斯平滑中，像素的权重由高斯函数的值决定，距离像素越远的邻域像素
1.高斯滤波器综述 高斯滤波器是一类根据高斯函数的形状来选择权值的线性平滑滤波器。高斯平滑滤波器对于抑制服从正态分布的噪声非常有效。一维零均值高斯函数为： 其中，高斯分布参数Sigma决定了高斯函数的宽度。对于图像处理来说，常用二维零均值离散高斯函数作平滑滤波器。 高斯函数具有五
# 实现 Python 高斯平滑算法
## 1. 流程图
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求教学如何实现高斯平滑
开发者-->>小白: 解释高斯平滑算法流程
```
## 2. 高斯平滑算法步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 读取需要进行高斯平滑的数据 |
| 步骤2 | 对数据进行高
目录一、均值滤波（使用模板内所有像素的平均值代替模板中心像素灰度值）二、中值滤波（计算模板内所有像素中的中值，并用所计算出来的中值体改模板中心像素的灰度值）三、高斯滤波（对图像邻域内像素进行平滑时，邻域内不同位置的像素被赋予不同的权值）四、双边滤波（比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数，以达到保边去噪目的）以下是四种平滑处理滤波算法一、均值滤波（使用模板内所有像
发展到现在这个平滑算法的时候, 我已经完全不知道如何去命名这篇文章了, 只好罗列出一些关键字来方便搜索了. 在之前我们提到过了均值滤波器, 就是说某像素的颜色, 由以其为中心的九宫格的像素平均值来决定. 在这个基础上又发展成了带权的平均滤波器, 这里的高斯平滑或者说滤波器就是这样一种带权的平均滤波器. 那么这些权重如何分布呢? 我们先来看几个经典的模板例子: 尝试了使用这些滤波器对我们原来的
