GaussianBlur c++输入需要是灰度图吗

GaussianBlur函数的输入可以是灰度图像，也可以是彩色图像。根据OpenCV的文档，GaussianBlur函数的第一个参数src是输入图像，可以是单通道灰度图像，也可以是多通道彩色图像。函数会根据输入图像的通道数自动进行处理。

以下是一个使用GaussianBlur函数对彩色图像进行高斯滤波的示例代码：

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

using namespace cv;
using namespace std;

Mat imageBlur(Mat srcImage);

int main() {
    Mat srcImage = imread("/Users/dwz/Desktop/cpp/1.jpg");
    Mat dstImage;

    // 对彩色图像进行高斯滤波
    dstImage = imageBlur(srcImage);

    imwrite("gaussianblured.jpg", dstImage);

    return 0;
}

Mat imageBlur(Mat srcImage) {
    Mat dstImage;
    GaussianBlur(srcImage, dstImage, Size(5, 5), 0, 0);

    return dstImage;
}

在上述代码中，我们首先读取了一张彩色图像，然后调用imageBlur函数对图像进行高斯滤波，最后将结果保存为一张新的图像。函数imageBlur中使用了GaussianBlur函数对彩色图像进行高斯滤波，其中Size(5, 5)表示滤波器的大小，(0, 0)表示sigmaX和sigmaY的值，这里都设置为0，表示根据滤波器大小自动计算。