opencv+python 高斯模糊

import cv2 as cv
import numpy as np


def clamp(pv):
    """防止顏色值超出顏色取值范圍（0-255）"""
    if pv>255:
        return 255
    if pv<0:
        return 0
    else:
        return pv

def gaussian_noise(image):
    """高斯噪聲"""
    h,w,c=image.shape
    for row in range(h):
        for col in range(w):
            #獲取三個高斯隨機數
            #第一個參數：概率分布的均值，對應着整個分布的中心
            #第二個參數：概率分布的標准差，對應於分布的寬度
            #第三個參數：生成高斯隨機數數量
            s=np.random.normal(0,5,3)
            #獲取每個像素點的bgr值
            b=image[row,col,0]
            g = image[row, col, 1]
            r = image[row, col, 2]
            #給每個像素值設置新的bgr值
            image[row,col,0]=clamp(b+s[0])
            image[row, col, 0] = clamp(g + s[1])
            image[row, col, 0] = clamp(r + s[2])
    cv.imshow("noise",image)


#讀入圖片文件
src=cv.imread('D:/pycharm/pycharmproject/test.jpg')
cv.imshow("src",src)
# gaussian_noise(src)
#給圖片創建毛玻璃特效
#第二個參數：高斯核的寬和高（建議是奇數）
#第三個參數：x和y軸的標准差
dst=cv.GaussianBlur(src,(5,5),15)
cv.imshow("gaussian",dst)
cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()