Smoothing Filterの勉強

Python勉強中です．
今回は，OpenCVのSmoothing Filterを一度に比較するプログラムを作ってみました．
なかなかプログラム上達しませんが，Udemyと書籍で独学で勉強しています．
基礎をしっかりと押させて，次のステップに移行するべきかもしれませんが，やはり画像処理の結果が示されるプログラムを書きたく，簡単なコードを書いてみました．

OpenCVを利用して，以下のSmoothing Filterを使ってみました．
img_blur = cv2.blur(img, (kernel, kernel))
img_ga = cv2.GaussianBlur(img, (kernel, kernel), 2)
img_me = cv2.medianBlur(img, kernel)
img_bi = cv2.bilateralFilter(img, kernel, 30, 30)

また，リアルタイムにkernelを変更した際の変化をみたく
kernel = cv2.getTrackbarPos('kernel', 'Smoothing') 
トラックバーの利用

同時に複数の画像を表示したく
img_v1=cv2.vconcat([img_blur, img_ga])
img_v2=cv2.vconcat([img_me, img_bi])
img_h=cv2.hconcat([img_v1, img_v2])
を用いました．
結果は．こんな感じです．

kernelバーを動かすと，それぞれのフィルタのパラメータが一部変更となり，リアルタイムに画像が確認できました．（それぞれのフィルタとカーネルに関係性はありません．単純に動作確認が目的です）

今回は，画像解析という目的ではなく，単純にトラックバーを利用して，リアルタイムに画像を表示する事と，複数の画像処理結果を一同に表示させる事を目的としたプログラムです．