Давайте разберем шаги, необходимые для выполнения поставленной задачи с использованием библиотеки OpenCV в Python.

1. Считывание изображения:

   Для начала нам нужно импортировать библиотеку OpenCV и считать изображение. Мы используем функцию cv2.imread() для этого. Убедитесь, что у вас есть изображение в нужном формате и путь к нему указан правильно.

   
   import cv2
   
   # Считываем изображение
   image = cv2.imread('path_to_your_image.jpg')
           

2. Преобразование в палитру RGB:

   OpenCV по умолчанию считывает изображения в формате BGR. Чтобы преобразовать изображение в формат RGB, используем функцию cv2.cvtColor().

   
   # Преобразуем в RGB
   image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
           

3. Применение гауссового размытия:

   Теперь мы можем применить гауссово размытие к изображению с помощью функции cv2.GaussianBlur(). Мы задаем размер ядра как (7, 11).

   
   # Применяем гауссово размытие
   blurred_image = cv2.GaussianBlur(image_rgb, (7, 11), 0)
           

4. Получение изображения с деталями:

   Чтобы получить изображение с деталями, нужно вычесть размазанное изображение из оригинального. Это позволит выделить детали, которые были сглажены. Используем функцию cv2.subtract().

   
   # Получаем изображение с деталями
   details_image = cv2.subtract(image_rgb, blurred_image)
           

5. Сравнение результатов:

   Теперь вы можете визуализировать полученное изображение с деталями и сравнить его с оригиналом. Для этого можно использовать функцию cv2.imshow().

   
   # Отображаем изображения
   cv2.imshow('Original Image', image_rgb)
   cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
   cv2.imshow('Details Image', details_image)
   
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()
           

После выполнения всех шагов, вы получите идентификатор изображения с деталями, который можно будет использовать для дальнейшего анализа или сохранения.