Python 使用零大小内核的高斯模糊？

我在读一篇文章时，遇到的一个例子如下：

cv2.GaussianBlur(img, (0,0), 5)

0,0在这里是什么意思？这与我读到的另一个例子形成了鲜明对比：

cv2.GaussianBlur(img,(5,5),0)

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两者有何区别？

直接从文档中可以看出：

高斯核大小。ksize.width和ksize.height可以不同，但它们 两者都必须是正数和奇数。或者，它们可以是零，然后 由西格玛计算

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直接从文档中：

高斯核大小。ksize.width和ksize.height可以不同，但它们 两者都必须是正数和奇数。或者，它们可以是零，然后 由西格玛计算

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你能解释一下doessigma是做什么的吗？你有两个参数来控制sigma-sigmaX required和sigmaY可选。sigmaX和sigmaX可能代表其各自x和y方向上的高斯核标准偏差。这也直接来自文档。简言之，标准偏差越大，图像越模糊。你能解释一下doessigma的作用吗？你有两个参数来控制sigma-sigmaX必需和sigmaX可选。sigmaX和sigmaX可能代表其各自x和y方向上的高斯核标准偏差。这也直接来自文档。简而言之，标准偏差越大，图像越模糊。