本文介绍了高斯滤波器在图像处理中的应用，通过使用高斯函数对图像进行平滑处理，降低噪声，模糊细节。文章提供了相关源代码，包括创建离散高斯核和进行卷积操作的函数，以及如何应用这些函数来处理图像。高斯滤波器是图像预处理的重要步骤，对于边缘检测和特征提取等任务具有积极作用。
高斯滤波器是一种常用的图像处理技术，它利用高斯函数对图像进行平滑处理。通过应用高斯滤波器，我们可以降低图像中的噪声，模糊图像并减少图像中的细节。在本文中，我们将探讨高斯函数在图像处理中的应用，并提供相应的源代码供参考。
高斯函数是一种连续的概率分布函数，它具有钟形曲线的形状。在图像处理中，我们使用离散化的高斯函数来近似连续的高斯函数。离散化的高斯函数可以通过卷积操作来实现。下面是一个示例代码，展示了如何使用高斯滤波器对图像进行平滑处理：
import cv2
import numpy as np
def gaussian_blur(image, kernel_size, sigma):
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