【图像处理】怎么生成Gauss模版？

1、先定义一个Gauss分布的表达式：

import numpy as np

e=np.e

pi=np.pi

d=0.9

def g(x,y):

    return e**(-(x**2+y**2)/(2*d**2))

这里，我忽略了表达式的常数部分，只保留了指数函数的那部分。

2、构造一个3*3的模版，最初，所有的数值都等于0。

moban=np.zeros((3,3),dtype=float)

3、Gauss分布，在x=y=0的时候有最大值，把这个最大值放到模版中心：

moban[1,1]=g(0,0)

4、用for循环，把模版相应位置上的数值填满：

for i in range(3):

    for j in range(3):

        moban[i,j]=g(i-1,j-1)

5、模版里面全是浮点数，我们想把数值调整为正整数。

注意到模版角落里面的数值最小，所以把角落里面的数字正规化为1，而把其余数字除以最小值，并取整：

for i in range(3):

    for j in range(3):

        moban[i,j]=int(g(i-1,j-1)/g(1,1))

6、包装这个函数gau(n)，并用这个函数给出一个7阶的Gauss模版。