功能：

创建两个滑动条来分别控制高斯核的size和σσ的大小，这个程序是在阈值分割的那个程序上改动的。阈值分割程序在这
注意：由于σ=0σ=0时，opencv会根据窗口大小计算出σσ，所以，从0滑动σσ的滑动条时，会出现先边清晰又变模糊的现象

python+opencv实现阈值分割
python+opencv实现霍夫变换检测直线

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

代码：

# -*- coding: utf-8 -*- import cv2#两个回调函数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)#全局变量GaussianBlur_size = 1GaussianBlur_sigma = 15KSIZE = 1SIGMA = 15max_value = 300max_type = 6window_name = "GaussianBlurS Demo"trackbar_size = "Size*2+3"trackbar_sigema = "Sigma/10"#读入图片，模式为灰度图，创建窗口scr = cv2.imread("G:\homework\lena.bmp",0)cv2.namedWindow(window_name)#创建滑动条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()

调用：

需要把图片和cv2.pyd与GaussianBlur.py放在同一文件夹下

>>> 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

效果图：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。