画像をぼかすOpenCVPythonプログラム？

OpenCVは、画像処理に最適なPythonパッケージの1つです。また、信号にノイズが付随しているように、画像にも主にソース自体（カメラセンサー）からのさまざまな種類のノイズが含まれています。 Python OpenCVパッケージは、ぼかしとも呼ばれる画像スムージングの方法を提供します。これが、このセクションで行うことです。一般的な手法の1つは、画像のぼかしにガウスフィルター（Gf）を使用することです。これにより、画像のシャープなエッジが滑らかになり、ぼやけが最小限に抑えられます。

構文

cv.GaussianBlur(src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType=BORDER_DEFAULT]]] )

ここで-

• src –入力画像

• dst –出力画像

• ksize –ガウスカーネルサイズ[高さ幅]。 ksizeが[00]に設定されている場合、ksizeはシグマ値から計算されます。

• sigmaX – X軸（水平方向）に沿ったカーネル標準偏差。

• sigmaY – Y軸（垂直方向）に沿ったカーネル標準偏差。

• ボーダータイプ –カーネルが画像の境界に適用されている間にiageの境界を指定します。可能な値は、cv.BORDER_CONSTANT、cv.BORDER_REPLICATE、cv.BORDER_REFLECT、cv.BORDER_WRAP、cv.BORDER_DEFAULT、cv.BORDER_ISOLATED、cv.BORDER_TRANSPARENTなどです。

以下は、OpenCVパッケージを使用して画像をガウスぼかしするプログラムです。

import cv2
import numpy

# read image
src = cv2.imread('LionKing.jpeg', cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# apply guassian blur on src image
dst = cv2.GaussianBlur(src,(3,3),cv2.BORDER_DEFAULT)

# display input and output image
cv2.imshow("Gaussian Blur",numpy.hstack((src, dst)))
cv2.waitKey(0) # waits until a key is pressed
cv2.destroyAllWindows() # destroys the window showing image

結果

2つの画像はほぼ同じように見えます（元の/ぼやけています）。次に、カーネルサイズを増やして、結果を観察しましょう。

dst = cv2.GaussianBlur(src,(13,13),cv2.BORDER_DEFAULT)

これで、2つの画像が明確に区別されます。