在Halcon图像处理中，convol_image和gauss_image函数的高斯模糊效果有何不同？请结合示例详细说明。

在Halcon中，高斯模糊是图像处理中常用的技术，用于平滑图像并减少噪声。convol_image和gauss_image是两种不同的实现方式。'convol_image'函数通过卷积操作应用高斯滤波，可以使用自定义的卷积核，而'gauss_image'则直接应用内置的高斯核。

参考资源链接：[Halcon实现图像高斯模糊操作实战](https://wenku.csdn.net/doc/ddh7372ija?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，'convol_image'函数接受一个图像和一个卷积核作为参数，卷积核的大小和权重可以根据需要自定义。通过调整卷积核，convol_image函数可以实现不同强度的模糊效果。例如，可以使用一个3x3的核，权重可以根据高斯分布进行设置。'gauss_image'函数则通过指定高斯核的标准差来控制模糊程度，标准差越大，模糊效果越强。

在实际应用中，convol_image适合于需要更多自定义处理的场景，而gauss_image则更简单直接。例如，使用convol_image可以更灵活地处理图像边缘，保持边缘信息的连续性，而gauss_image则可能对图像边缘产生更多的模糊。

根据提供的《Halcon实现图像高斯模糊操作实战》资料，我们可以了解到如何使用这两种方法来处理图像。例如，convol_image可以设置为镜像边界处理来维持边缘的连续性，而gauss_image则通过改变标准差来改变模糊效果。这些操作对于图像质量的提升和后续处理（如边缘检测）都是非常关键的。

在代码实现方面，可以首先使用convol_image函数进行初步的模糊处理，然后使用gauss_image函数对结果进行微调，以达到所需的图像处理效果。通过对比两种方法处理后的图像，可以清晰地看到它们在实际应用中的差异和适用场景。

参考资源链接：[Halcon实现图像高斯模糊操作实战](https://wenku.csdn.net/doc/ddh7372ija?spm=1055.2569.3001.10343)