なぜガウスフィルタはcv2とskimageで異なるのですか？

Question

cv2.GaussianBlurとskimage.gaussian_filterの両方のライブラリを使用してガウスぼかしを適用したイメージがありますが、結果は大きく異なります。なぜ私は好奇心が強いですし、skimageの外観はcv2のようになります。私はskimage.gaussian_filterがscipy.scipy.ndimage.filters.gaussian_filterのラッパーであることを知っています。その質問をはっきりと述べるために、なぜ2つの機能が異なっているのか、それをより似通ったものにするために何ができるのでしょうか？ここで

は私のテスト画像は、次のとおりです。ここで

はcv2バージョン（ぼやけ表示されます）です。ここで

skimage/scipyバージョン（シャープに表示されます）されます。

の

詳細：

skimage_response = skimage.filters.gaussian_filter(im, 2, multichannel=True, mode='reflect')

cv2_response = cv2.GaussianBlur(im, (33, 33), 2)

だから、シグマ= 2とフィルタのサイズは、それが違いを作るべきではないと十分な大きさです。 Imagemagick covnert -gaussian-blur 0x2は視覚的にcv2に同意します。

バージョン：cv2 = 2.4.10、skimage = 0.11.3、scipy = 0.13.3

Answer 1

GaussianBlurのために、あなたは、平滑化の多くの原因ではなく、大きなカーネル（サイズ= 33）を、使用しています。スムージングは​​、あなたのカーネルサイズに大きく依存します。それぞれの新しいピクセル値は、33 * 33ピクセルの「ウィンドウ」内で「平均化」されます。

cv2.GaussianBlurの定義は対照的に、ここで http://docs.opencv.org/3.1.0/d4/d13/tutorial_py_filtering.html#gsc.tab=0

見つけることができ、skimage.filters.gaussianは小さなカーネル上で動作するようです。 skimageでは、「サイズ」は、ここで説明するようにサイズをカーネルに関連しているシグマによって定義されます：https://en.wikipedia.org/wiki/Gaussian_filter

定義はここで見つけることができます：http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.filters.html#skimage.filters.gaussian

対応する結果を得るために、あなたは仕事をしなければならないと思いますOpenCVのためのより小さなカーネルで。

さらに、両方のライブラリについて、最新のライブラリバージョンを使用することを強くお勧めします。

Answer 2

skimage.gaussian_filter（）をMatlabのimgaussfilt（）とマッチさせる方法が不思議なら（この質問が見つかった理由）、skimage.gaussian_filter（）にパラメータ 'truncate = 2'を渡してください。 skimageとMatlabは両方ともシグマの関数としてカーネルサイズを計算します。 Matlabのデフォルトは2です。Skimageのデフォルトは4で、デフォルトではカーネルが大幅に大きくなります。