高斯函式廣泛應用於統計學領域，用於表述正態分佈，在訊號處理領域，用於定義高斯濾波器，在影象處理領域，二維高斯核函式常用於高斯模糊，在數學領域，主要用於解決熱力方程和擴散方程。
正態分佈與高斯函式
高斯函式其實是一族函式，而滿足正態分佈的高斯函式如下所示
其為正態分佈
隨機變數
的概率密度函式，滿足積分為1的特性。
正態分佈講解：
理論上能夠證明假設把很多小作用加起來看做乙個變數，那麼這個變數服從正態分佈。
為了理解正態分佈，需要補充一點概率論的知識：
有幾種不同的方法用來說明乙個隨機變數，最直觀的方法是概率密度函式，這樣的方法可以表示隨機變數每乙個取值有多大的可能性；累積分布函式是一種概率上更加清楚的表示方法。
二維高斯函式
相比於一維高斯函式，二維高斯函式在計算機視覺領域用處廣泛，利用0均值的二維高斯函式，可以生成高斯卷積核，用於影象處理中的高斯濾波，實現高斯模糊的效果，有效去除高斯雜訊。
二維高斯函式的表示式和形狀如下所示，為乙個立體「鐘狀圖」。
python高斯核函式運用 高斯核函式
在計算機視覺中，有時也簡稱為高斯函式。高斯函式具有五個重要的性質，這些性質使得它在早期影象處理中特別有用.這些性質表明，高斯平滑濾波器無論在空間域還是在頻率域都是十分有效的低通濾波器，且在實際影象處理中得到了工程人員的有效使用.高斯函式具有五個十分重要的性質，它們是 1 二維高斯函式具有旋轉對稱性，...
高斯核函式
參考鏈結 高斯卷積運算元 def getgausskernel sigma,h,w 構建高斯矩陣，得到中心點位置 gaussmatrix np.zeros h,w np.float32 ch h 1 2 cw w 1 2 for r in range h for c in range w norm2...
高斯核函式
1.二維高斯函式形式 a是幅值，xo,y0 為中心點座標，x y是方差，圖示如下，a 1,x0,y0 0,0 x y 1 2.高斯函式分析 在實際程式設計應用中，高斯函式的引數包括 ksize 高斯函式的大小 sigma 高斯函式的方差 center 高斯函式尖峰中心點的座標 bias 高斯函式尖峰...