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功能：
創建兩個滑動條來分別控制高斯核的size和σσ的大小，這個程序是在閾值分割的那個程序上改動的。閾值分割程序在這
注意：由于σ=0σ=0時，opencv會根據窗口大小計算出σσ，所以，從0滑動σσ的滑動條時，會出現先邊清晰又變模糊的現象
python+opencv實現閾值分割
python+opencv實現霍夫變換檢測直線
（2016-5-10）到OpenCV-Python Tutorials's documentation!可以下載
代碼：
# -*- coding: utf-8 -*-
import cv2
#兩個回調函數
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 = 1
GaussianBlur_sigma = 15
KSIZE = 1
SIGMA = 15
max_value = 300
max_type = 6
window_name = "GaussianBlurS Demo"
trackbar_size = "Size*2+3"
trackbar_sigema = "Sigma/10"
#讀入圖片，模式為灰度圖，創建窗口
scr = cv2.imread("G:\homework\lena.bmp",0)
cv2.namedWindow(window_name)
#創建滑動條
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 GaussianBlur
5 15
5 1.5
5 1.6
5 1.9
5 2.4
5 2.5
5 2.9
5 3.0
5 3.3
5 3.6
5 3.9
5 4.1
5 4.2
5 4.3
5 4.4
5 4.5
5 4.6
5 4.7
5 4.8
效果圖：
以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持億速云。
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