Чтобы применить фильтры к фотографии в Jupyter Notebook, вы можете использовать различные библиотеки и методы в зависимости от ваших потребностей. Вот несколько методов, которые вы можете рассмотреть:

1. Использование OpenCV:

   • Установите OpenCV, запустив !pip install opencv-pythonв ячейке блокнота.
   • Импортируйте библиотеку: import cv2.
   • Прочитайте изображение: image = cv2.imread('path_to_image').
   • Примените фильтр (например, размытие по Гауссу): filtered_image = cv2.GaussianBlur(image, (kernel_width, kernel_height), sigmaX).
   • Отображение отфильтрованного изображения: cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image).

2. Использование PIL (библиотеки изображений Python):

   • Установите PIL, запустив !pip install Pillowв ячейке блокнота.
   • Импортируйте библиотеку: из PIL import Image, ImageFilter.
   • Прочитайте изображение: image = Image.open('path_to_image').
   • Примените фильтр (например, размытие по Гауссу): filtered_image = image.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius)).
   • Отображение отфильтрованного изображения: filtered_image.show().

3. Использование scikit-image:

   • Установите scikit-image, запустив !pip install scikit-imageв ячейке блокнота.
   • Импортируйте библиотеку: из Skimage Import IO, Filters.
   • Прочитайте изображение: image = io.imread('path_to_image').
   • Примените фильтр (например, размытие по Гауссу): filtered_image = filter.gaussian(image, sigma=sigma).
   • Отображение отфильтрованного изображения: io.imshow(filtered_image).

Не забудьте заменить 'path_to_image'фактическим путем к файлу изображения. Настройте параметры в соответствии с желаемым фильтром и его силой.