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IT技术函数

2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数borderType= None)函数
此函数利用高斯滤波器平滑一张图像 。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积 。
src:输入图像
ksize:(核的宽度,核的高度)，输入高斯核的尺寸 ， 核的宽高都必须是正奇数 。否则，将会从参数sigma中计算得到 。
dst:输出图像，尺寸与输入图像一致 。
sigmaX:高斯核在X方向上的标准差 。
sigmaY:高斯核在Y方向上的标准差 。默认为None，如果sigmaY=0，则它将被设置为与sigmaX相等的值 。如果这两者都为0,则它们的值会从ksize中计算得到 。计算公式为：
borderType:像素外推法 ， 默认为None（参考官方文档 BorderTypes
)
在图像处理中，高斯滤波主要有两种方式：
1.窗口滑动卷积
2.傅里叶变换
在此主要利用窗口滑动卷积 。其中二维高斯函数公式为：
根据上述公式，生成一个3x3的高斯核，其中最重要的参数就是标准差 ， 标准差越大，核中心的值与周围的值差距越?。?曲线越平滑 。标准差越?。酥行牡闹涤胫芪У闹挡罹嘣酱? ，曲线越陡峭 。
从图像的角度来说，高斯核的标准差越大，平滑效果越不明显 。高斯核的标准差越小 ， 平滑效果越明显 。
可见，标准差越大，图像平滑程度越大
参考博客1:关于GaussianBlur函数
参考博客2:关于高斯核运算
Python--math库Python math 库提供许多对浮点数python的高斯函数的数学运算函数python的高斯函数，math模块不支持复数运算 ， 若需计算复数，可使用cmath模块（本文不赘述） 。
使用dir函数 ， 查看math库中包含的所有内容python的高斯函数：
1） math.pi# 圆周率π
2） math.e#自然对数底数
3） math.inf#正无穷大∞，-math.inf#负无穷大-∞
4） math.nan#非浮点数标记 ， NaN（not a number）
1） math.fabs(x)#表示X值的绝对值
2） math.fmod(x,y)#表示x/y的余数，结果为浮点数
3） math.fsum([x,y,z])#对括号内每个元素求和，其值为浮点数
4） math.ceil(x)#向上取整，返回不小于x的最小整数
5）math.floor(x)#向下取整，返回不大于x的最大整数
6） math.factorial(x)#表示X的阶乘，其中X值必须为整型，否则报错
7） math.gcd(a,b)#表示a,b的最大公约数
8）math.frexp(x)#x = i *2^j ， 返回（i，j）
9） math.ldexp(x,i)#返回x*2^i的运算值 ， 为math.frexp(x)函数的反运算
10） math.modf(x)#表示x的小数和整数部分
11） math.trunc(x)#表示x值的整数部分
12） math.copysign(x,y)#表示用数值y的正负号 ， 替换x值的正负号
13） math.isclose(a,b,rel_tol =x,abs_tol = y)#表示a，b的相似性，真值返回True，否则Falsepython的高斯函数；rel_tol是相对公差python的高斯函数：表示a，b之间允许的最大差值 ， abs_tol是最小绝对公差 ， 对比较接近于0有用，abs_tol必须至少为0 。
14） math.isfinite(x)#表示当x不为无穷大时，返回True ， 否则返回False
15） math.isinf(x)#当x为±∞时，返回True，否则返回False
16） math.isnan(x)#当x是NaN，返回True，否则返回False
1） math.pow(x,y)#表示x的y次幂
2） math.exp(x)#表示e的x次幂
3） math.expm1(x)#表示e的x次幂减1
4） math.sqrt(x)#表示x的平方根
5） math.log（x,base）#表示x的对数值，仅输入x值时，表示ln(x)函数
6） math.log1p(x)#表示1+x的自然对数值
7） math.log2(x)#表示以2为底的x对数值
8） math.log10(x)#表示以10为底的x的对数值
1） math.degrees(x)#表示弧度值转角度值

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