SciPy · 函数

高斯模糊

多维高斯滤波。对标 scipy.ndimage.gaussian_filter。

调用签名(图像, 标准差: 'float' = 1.0, 截断: 'float' = 4.0)

高ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

# 完整案例：按字段调用 高斯模糊
设 结果 = SciPy.高斯模糊(
    图像=[1, 2, 3, 4],  # 必填；OpenCV、Pillow、NumPy 数组或底...
    标准差=1.0,  # 可选；数值类型的 标准差 参数,按函数业务含义传入对应...
    截断=4.0,  # 可选；数值类型的 截断 参数,按函数业务含义传入对应浮...
)
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可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

图像可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

OpenCV、Pillow、NumPy 数组或底层库可识别的图像对象。

常见错误：漏传或对象为 None 会报 TypeError/AttributeError;先调用对应的创建函数拿到图像再传入

标准差可选 · 默认 1.0

float位置参数或字段名=值

数值类型的标准差参数,按函数业务含义传入对应浮点数。

常见错误：传非数值会报 TypeError;按数值类型传值

截断可选 · 默认 4.0

float位置参数或字段名=值

数值类型的截断参数,按函数业务含义传入对应浮点数。

常见错误：传非数值会报 TypeError;按数值类型传值

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

# 完整案例：按字段调用 高斯模糊
设 结果 = SciPy.高斯模糊(
    图像=[1, 2, 3, 4],  # 必填；OpenCV、Pillow、NumPy 数组或底...
    标准差=1.0,  # 可选；数值类型的 标准差 参数,按函数业务含义传入对应...
    截断=4.0,  # 可选；数值类型的 截断 参数,按函数业务含义传入对应浮...
)
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# 进阶组合:展示关键字段组合
设 结果 = SciPy.高斯模糊(
    图像=[1, 2, 3, 4],  # 必填
    标准差=1.0,  # 可选
    截断=4.0,  # 可选
)
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 1 个必填参数

## 参数 1: 图像
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = SciPy.高斯模糊()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = SciPy.高斯模糊(图像=[1, 2, 3, 4])
打印(结果)