😎 OpenCV中的图像滤波：探索低通滤波的魅力

在数字图像处理的世界里，滤波技术是不可或缺的一部分。而其中，低通滤波器就像一位温柔的艺术家，专注于保留图像中的“低频”信息，比如整体轮廓和渐变区域，同时削弱高频噪声或细节。✨

使用OpenCV进行低通滤波时，我们可以借助`cv2.GaussianBlur()`或`cv2.medianBlur()`等函数实现这一目标。例如，高斯模糊通过加权平均的方式平滑图像，使噪点逐渐消失，画面更加柔和；而中值滤波则擅长去除椒盐噪声，保护边缘清晰度。💡

为什么需要低通滤波？想象你正在拍摄一张风景照，但照片上布满了颗粒感和杂乱的斑点——这就是典型的高频噪声！此时，低通滤波能帮助你恢复原有的美感，让蓝天更纯净、山峦更分明。🌊

总之，在图像处理领域，掌握低通滤波的奥秘就像拥有了魔法棒，可以轻松应对各种挑战！快来试试吧，用代码赋予图片新生力量吧！💫