使用 python 对图像应用高斯模糊

Question

我正在尝试使用高斯滤波器（来自期刊的图像）复制图像的以下平滑处理：

论文中说，为了从左图像到右图像，我必须应用值 x,y = 1,...,100 和 sigma = 14 的高斯滤波器来获得 "best resuts"

我在 python 中开发了以下程序来尝试实现这种平滑：

import scipy.ndimage as ndimage
import matplotlib.pyplot as plt

img = ndimage.imread('left2.png')
img = ndimage.gaussian_filter(img, sigma=(14), order=0)
plt.imshow(img)
plt.show()

由于某些原因得到的结果与右图不相似。有人可以指出我必须在程序中修改什么才能从左图变为右图吗？

谢谢。

Answer 1

我来猜一猜：

因为他们提到他们的 x 和 y 值在 0-100 之间，所以他们可能应用 "sigma = 14 unit blur" 而不是 "sigma = 14 pixel blur"。

scipy.ndimage.gaussian_filter中的sigma参数是以像素为单位的。如果我对作者的意图是正确的，你需要缩放你传入的 sigma 参数。

如果作者指定 x 和 y 都在 0-100 范围内，则 x 和 y 方向的 sigma 将不同，因为您的输入数据出现的数量不同行多于列（即它不是一个完美的正方形图像）。

也许尝试类似的方法？

nrows, ncols = img.shape
sigma = (14 * nrows / 100.0, 14 * ncols / 100.0)
img = ndimage.gaussian_filter(img, sigma=sigma)

使用 python 对图像应用高斯模糊

apply gaussian blur to an image ussing python

python

matplotlib