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要去除圖像細(xì)節(jié)信息，可以使用圖像模糊技術(shù)。Python 提供了許多圖像處理庫，如 OpenCV 和 PIL（Pillow），可以用于實(shí)現(xiàn)圖像模糊。
以下是使用 OpenCV 庫對圖像進(jìn)行模糊的示例代碼：

import cv2
# 讀取圖像
image = cv2.imread('image.jpg')
# 使用高斯模糊對圖像進(jìn)行模糊處理
blurred_image = cv2.GaussianBlur(image, (5, 5), 0)
# 顯示原圖和模糊圖像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Blurred Image', blurred_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代碼中，首先使用 cv2.imread() 函數(shù)讀取圖像。然后使用 cv2.GaussianBlur() 函數(shù)對圖像進(jìn)行高斯模糊處理，其中 (5, 5) 是模糊核的大小，可以根據(jù)需要進(jìn)行調(diào)整。最后使用 cv2.imshow() 函數(shù)顯示原圖和模糊圖像，cv2.waitKey()函數(shù)等待按鍵輸入，cv2.destroyAllWindows()函數(shù)關(guān)閉圖像窗口。
這樣就可以對圖像進(jìn)行模糊處理來去除細(xì)節(jié)信息。你可以根據(jù)需要嘗試不同的模糊方法和參數(shù)來獲得最佳效果。

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