opencv+c++高斯滤波

高斯滤波是一种常用的图像滤波算法，可以用于去除图像中的噪声。OpenCV库提供了高斯滤波的实现，下面是使用OpenCV和C++实现高斯滤波的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("test.jpg");
    if (image.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        return -1;
    }

    // 高斯滤波
    Mat gaussian_image;
    GaussianBlur(image, gaussian_image, Size(3, 3), 0);

    // 显示原图和滤波后的图像
    namedWindow("Original Image", WINDOW_NORMAL);
    namedWindow("Gaussian Image", WINDOW_NORMAL);
    imshow("Original Image", image);
    imshow("Gaussian Image", gaussian_image);

    waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，首先使用`imread`函数读取待处理的图像，然后调用`GaussianBlur`函数对图像进行高斯滤波，最后使用`imshow`函数显示原图和滤波后的图像。

`GaussianBlur`函数的参数列表如下：

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT);

- `src`：输入图像。
- `dst`：输出图像。
- `ksize`：高斯核的大小，即卷积核的大小。它的值必须是正奇数，例如(3, 3)、(5, 5)、(7, 7)等。
- `sigmaX`：在X方向上的高斯核标准差。
- `sigmaY`：在Y方向上的高斯核标准差。如果sigmaY的值为0，则使用sigmaX的值。
- `borderType`：表示边界填充方式，具体取值可以参考OpenCV文档。

注意，高斯滤波会使图像变模糊，所以需要根据实际需求选择适当的滤波参数。