为什么cv2.GaussianBlur操作会修改输入数组的最大值？

原因分析 #

1. np.uint8类型输入最大值下降的本质

cv2.GaussianBlur的核心逻辑是对每个像素的邻域做高斯加权平均，权重总和为1。你构造的是上下硬边的二值掩码，下半部分纯255、上半部分纯0，当用15x15的高斯核做运算时，靠近边缘的255区域像素会混入上方0值的权重，计算结果本就会略低于255。

而OpenCV针对8位无符号整数这类整型输入做高斯模糊时，为了提升运算效率，不会直接用浮点核计算，而是先把浮点高斯核转换为整数定点核，运算完成后再除以核的总权重做归一化。这个过程会引入两次精度损失：

• 浮点核转定点整数时的截断误差
• 最终归一化时的整数除法向零取整+饱和截断
  两种误差叠加，最终就导致原本的255最大值降到了253。

2. np.float32类型输入最大值接近255的原因

浮点数模式下OpenCV会直接用浮点高斯核做卷积，不需要做定点转换，也没有整数除法的截断问题，仅存在浮点数运算本身的微小舍入误差，所以最大值基本保持在255附近，你观察到的255.00002就是正常的浮点精度误差。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mrgloom