4.2.6　平滑图像

在许多图像处理流程中，必须模糊图像以减少高频噪声，使算法更容易检测和理解图像的实际内容，从而避免算法被噪声“干扰”。在OpenCV中模糊图像非常容易，并且还有很多其他方法也可以实现。

我经常使用GaussianBlur函数来实现模糊图像。

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 # 将11x11卷积核的高斯模糊应用于图像以使其平滑，#68
# 这在降低高频噪声时非常有用 #69
blurred = cv2.GaussianBlur(image, (11, 11), 0)  #70
cv2.imshow("Blurred", blurred)  #71
cv2.waitKey(0)  #72

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在第70行使用了一个11×11卷积核的高斯模糊，其结果如图4-9所示。模糊是许多图像处理流程中重要的一步，可以降低高频噪声。较大的卷积核会产生更模糊的图像。较小的卷积核将产生较轻微模糊的图像。

图4-9　用OpenCV的11×11的卷积核进行了高斯模糊