GaussianBlur( src, ksize, sigmaX[, dst[, sigmaY[, borderType]]] ) -> dst

import cv2

src = cv2.imread("Text.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# ガウシアンフィルタ
dst = cv2.GaussianBlur(src, (3, 3), -1)

# ガウシアンフィルタ後の画像表示
cv2.imshow("Src Image", src)
cv2.imshow("GaussianBlur", dst)
cv2.waitKey()

import cv2

src = cv2.imread("Text.bmp", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

# ガウシアンフィルタ
dst1 = cv2.GaussianBlur(
    src,    # 入力画像
    (7, 7), # カーネルのサイズ(幅、高さ)
    1.4,    # X方向のσの値(-1など負の値を指定するとカーネルサイズから自動計算)
    0,      # Y方向のσの値(0だとX方向と同じ)
    borderType = cv2.BORDER_DEFAULT  # ボーダー処理の種類
    )
# ガウシアンフィルタ（カーネルサイズを自動計算）
dst2 = cv2.GaussianBlur(
    src,    # 入力画像
    (0, 0), # カーネルのサイズを０にしてσの値からカーネルサイズを自動計算
    2       # X方向のσの値
    )

# 二値化処理後の画像表示
cv2.imshow("Src Image", src)
cv2.imshow("GaussianBlur1", dst1)
cv2.imshow("GaussianBlur2", dst2)
cv2.waitKey()

import numpy as np
import cv2

def create_test_pattern():
    # テストパターンの作成
    data = np.array([
        [0, 255],
        [255, 0]
        ], dtype= np.uint8)
    img = np.tile(data, (16, 16))
    return img

# テストパターンの作成
src = create_test_pattern()

cv2.namedWindow("Src Image", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("Gauss 0.3", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("Gauss -1", cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.namedWindow("Gauss 3", cv2.WINDOW_NORMAL)

# σを変えながらガウシアン処理
gauss1 = cv2.GaussianBlur(src, (3, 3), 0.6) # σ=0.6
gauss2 = cv2.GaussianBlur(src, (3, 3), -1)  # σは自動計算(σ=0.8)
gauss3 = cv2.GaussianBlur(src, (3, 3), 3)   # σ=3

# ガウシアンフィルタ後の画像表示
cv2.imshow("Src Image", src)
cv2.imshow("Gauss 0.3", gauss1)
cv2.imshow("Gauss -1", gauss2)
cv2.imshow("Gauss 3", gauss3)
cv2.waitKey()