图像平滑（图像模糊）：
一幅图像和一个低通滤波器进行卷积，能够实现图像平滑效果，也就是图像模糊效果。平滑操作通常会从图像中移除高频信息（噪音、边缘）。所以图像平滑后，图像边缘往往会被模糊（本文介绍的最后一种双边模糊技术基本不会模糊图像边缘）。Opencv 提供了多种图像平滑技术，也叫图像模糊技术。
1. 平均模糊
# kernel size is 5*5
blur = cv.blur(img,(5,5))
2. 高斯模糊
# kernel size is 5*5，0：标准差根据核大小得出
blur = cv.GaussianBlur(img,(5,5),0)
3. 中值模糊
# kernel size is 5*5
median = cv.medianBlur(img,5)
4. 双边模糊
# cv.bilateralFilter is highly effective in noise removal while keeping edges sharp
blur = cv.bilateralFilter(img,9,75,75)
实验代码：
1 import cv2 as cv 2 3 import numpy as np 4 5 from matplotlib import pyplot as plt 6 7 image1 = cv.imread(‘../paojie_sp2.jpg‘) 8 9 avg_img = cv.blur(image1,(5,5)) 10 11 gau_img = cv.GaussianBlur(image1,(5,5),0) 12 13 med_img = cv.medianBlur(image1,5) 14 15 bil_img = cv.bilateralFilter(image1,9,75,75) 16 17 plt.figure(1) 18 19 plt.subplot(231),plt.imshow(image1),plt.title(‘Original‘),plt.axis(‘off‘) 20 21 plt.subplot(232),plt.imshow(avg_img),plt.title(‘Average Blur‘),plt.axis(‘off‘) 22 23 plt.subplot(233),plt.imshow(gau_img),plt.title(‘Gaussian Blur‘),plt.axis(‘off‘) 24 25 plt.subplot(234),plt.imshow(med_img),plt.title(‘Median Blur‘),plt.axis(‘off‘) 26 27 plt.subplot(235),plt.imshow(bil_img),plt.title(‘Bilateral Blur‘),plt.axis(‘off‘) 28 29 plt.show()
实验结果：
原文：https://www.cnblogs.com/wojianxin/p/12548624.html