手势识别预处理：高斯滤波降噪提升识别精度

高斯滤波是一种常用的图像处理方法，可以平滑图像并去除噪声。在手势识别预处理中，经常使用高斯滤波来消除图像中的噪声，使得手势边缘更加清晰，提高识别准确率。

高斯滤波的原理是通过对图像进行卷积，将每个像素的值替换为该像素周围区域像素的加权平均值。权重的分布是根据高斯函数计算的，因此称为高斯滤波。高斯滤波的核大小和标准差决定了图像平滑的程度。

在手势预处理中，可以使用opencv库中的GaussianBlur函数来进行高斯滤波处理。例如，以下代码使用3x3核和标准差为0的高斯滤波器对图像进行处理：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('gesture.png')

# 高斯滤波
blur = cv2.GaussianBlur(img, (3, 3), 0)

# 显示结果
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('blur', blur)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

运行结果如下：

可以看到，经过高斯滤波处理后，图像变得更加平滑，噪声也被消除了。这样可以使得手势的边缘更加清晰，有利于后续的手势识别处理。