功能：

創(chuàng)建兩個(gè)滑動條來分別控制高斯核的size和σσ的大小，這個(gè)程序是在閾值分割的那個(gè)程序上改動的。閾值分割程序在這
注意：由于σ=0σ=0時(shí)，opencv會根據(jù)窗口大小計(jì)算出σσ，所以，從0滑動σσ的滑動條時(shí)，會出現(xiàn)先邊清晰又變模糊的現(xiàn)象

python+opencv實(shí)現(xiàn)閾值分割
python+opencv實(shí)現(xiàn)霍夫變換檢測直線

（2016-5-10）到OpenCV-Python Tutorials's documentation!可以下載

代碼：

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2#兩個(gè)回調(diào)函數(shù)def GaussianBlurSize(GaussianBlur_size): global KSIZE  KSIZE = GaussianBlur_size * 2 +3 print KSIZE, SIGMA dst = cv2.GaussianBlur(scr, (KSIZE,KSIZE), SIGMA, KSIZE)  cv2.imshow(window_name,dst)def GaussianBlurSigma(GaussianBlur_sigma): global SIGMA SIGMA = GaussianBlur_sigma/10.0 print KSIZE, SIGMA dst = cv2.GaussianBlur(scr, (KSIZE,KSIZE), SIGMA, KSIZE)  cv2.imshow(window_name,dst)#全局變量GaussianBlur_size = 1GaussianBlur_sigma = 15KSIZE = 1SIGMA = 15max_value = 300max_type = 6window_name = "GaussianBlurS Demo"trackbar_size = "Size*2+3"trackbar_sigema = "Sigma/10"#讀入圖片，模式為灰度圖，創(chuàng)建窗口scr = cv2.imread("G:/homework/lena.bmp",0)cv2.namedWindow(window_name)#創(chuàng)建滑動條cv2.createTrackbar( trackbar_size, window_name, /     GaussianBlur_size, max_type, GaussianBlurSize )cv2.createTrackbar( trackbar_sigema, window_name, /     GaussianBlur_sigma, max_value, GaussianBlurSigma )#初始化GaussianBlurSize(1)GaussianBlurSigma(15)if cv2.waitKey(0) == 27:  cv2.destroyAllWindows()

調(diào)用：

需要把圖片和cv2.pyd與GaussianBlur.py放在同一文件夾下

>>> import os>>> os.chdir("g:/homework")>>> import GaussianBlur5 155 1.55 1.65 1.95 2.45 2.55 2.95 3.05 3.35 3.65 3.95 4.15 4.25 4.35 4.45 4.55 4.65 4.75 4.8

效果圖：

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持武林站長站。