本篇文章為大家展示了python中什么是高斯模糊，內(nèi)容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細(xì)介紹希望你能有所收獲。

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1、說明

（1）高斯模糊本質(zhì)上是數(shù)據(jù)光滑技術(shù)，可用于一維、二維甚至多維空間。數(shù)據(jù)被高斯模糊處理后，數(shù)據(jù)傾向于周邊附近的其他數(shù)據(jù)，各數(shù)據(jù)相同。

（2）在圖像領(lǐng)域，各個(gè)位置的像素值使用“周邊鄰居像素點(diǎn)加權(quán)平均”重新賦值。對于每個(gè)像素點(diǎn)，由于計(jì)算時(shí)均以當(dāng)前像素點(diǎn)為中心，所以均值μ=0。使用時(shí)有2個(gè)超參數(shù)需要設(shè)置：高斯核大小和高斯函數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差σ。高斯核大小表示“影響當(dāng)前點(diǎn)的最大鄰域范圍”，而標(biāo)準(zhǔn)差表示“鄰域中的其他像素點(diǎn)對當(dāng)前點(diǎn)的影響力”。

2、實(shí)例

def gaussian_kernel(self):
kernel = np.zeros(shape=(self.kernel_size, self.kernel_size), dtype=np.float)
radius = self.kernel_size//2
for y in range(-radius, radius + 1):  # [-r, r]
for x in range(-radius, radius + 1):
# 二維高斯函數(shù)
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  # 高斯函數(shù)的x和y值 vs 高斯核的下標(biāo)值
kernel2 = kernel / np.sum(kernel)
return kernel2

python有哪些常用庫

python常用的庫：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

上述內(nèi)容就是python中什么是高斯模糊，你們學(xué)到知識或技能了嗎？如果還想學(xué)到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。