Python 尺度空間，是一種處理圖像和視頻的算法，主要用于改變圖像或視頻的尺度大小。這種算法的原理非常基礎，它會在不同的尺度上對圖像進行卷積，然后找到圖像中的關鍵點，從而達到縮放或裁剪圖像的效果。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 讀取圖像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 創建空白的數組
box = np.zeros((7, 7))
# 給數組的中間一行和一列賦值
box[3, 3] = 1
# 用高斯核卷積
img_box = cv2.filter2D(img, -1, box)
# 顯示圖像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_box, cmap='gray'), plt.title('Box Filter')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在這個腳本中，我們首先導入 OpenCV，然后從文件中讀取圖像。在這個例子中，我們使用了一個 7 x 7 的空白數組，然后給數組的中間一行和一列賦值。接下來，我們使用高斯核卷積將這個數組應用到了我們的原圖像上，最后將原圖像和經過處理的圖像顯示出來。