用opencv 重写 halcon 算子SmoothFunct1dMean(Mat Function, int SmoothSize, int Iterations, Mat& SmoothedFunction)

好的，我了解了你的问题。我可以使用 OpenCV 来重写 Halcon 中的 SmoothFunct1dMean 算子。以下是我编写的代码：

void smoothFunct1dMean(cv::Mat function, int smoothSize, int iterations, cv::Mat& smoothedFunction) {
    for (int i = 0; i < iterations; i++) {
        cv::blur(function, smoothedFunction, cv::Size(smoothSize, 1));
        function = smoothedFunction.clone();
    }
}

这个函数接收一个输入矩阵 `function`，一个平滑尺寸 `smoothSize`，一个迭代次数 `iterations`，以及一个输出矩阵 `smoothedFunction`。它使用 `cv::blur` 函数来执行平均滤波操作。我们可以多次迭代这个操作，以得到更平滑的函数。

请注意，我没有使用 `&` 运算符来传递 `smoothedFunction`，而是将其作为一个输出参数。这是因为在 OpenCV 中，函数可以返回多个值，而使用引用参数则不是一个好习惯。

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用opencv 重写 halcon 算子SmoothFunct1dGauss(Mat Function, double Sigma, Mat& SmoothedFunction)

以下是用OpenCV重写Halcon算子SmoothFunct1dGauss(Mat Function, double Sigma, Mat& SmoothedFunction)的代码：

#include <opencv2/imgproc.hpp>

void smooth_funct_1d_gauss(const cv::Mat& input_array, double sigma, cv::Mat& output_array)
{
    // 生成高斯核
    int window_size = cv::saturate_cast<int>(3.0 * sigma * 2 + 1);
    cv::Mat kernel = cv::getGaussianKernel(window_size, sigma, CV_32F);

    // 沿x方向卷积
    cv::sepFilter2D(input_array, output_array, -1, kernel, cv::Mat(), cv::BORDER_REPLICATE);
}

在该函数中，我们首先根据输入的标准差计算高斯核的大小，然后使用`cv::getGaussianKernel()`函数生成高斯核。接着，我们调用`cv::sepFilter2D()`函数对输入的一维数组进行高斯平滑卷积操作，其中`-1`表示输出数组和输入数组具有相同的数据类型，`cv::Mat()`表示不使用y方向的卷积核，`cv::BORDER_REPLICATE`表示在边缘处进行复制填充。

需要注意的是，由于OpenCV中的卷积操作默认使用反向卷积，与Halcon的正向卷积不同。如果需要与Halcon保持一致，可以使用`cv::flip()`函数将卷积核进行翻转。

用opencv 重写 halcon 算子SmoothFunct1dGauss

以下是用OpenCV重写Halcon算子SmoothFunct1dGauss的代码：

import cv2
import numpy as np

def smooth_funct_1d_gauss(input_array, window_size, std_dev):
    # 创建高斯卷积核
    kernel = cv2.getGaussianKernel(window_size, std_dev)
    # 对输入数组进行卷积操作
    output_array = cv2.filter2D(input_array, -1, kernel)
    return output_array

在该函数中，我们首先使用`cv2.getGaussianKernel()`函数创建高斯卷积核。然后，我们使用OpenCV的`cv2.filter2D()`函数对输入数组进行卷积操作。最后，返回卷积后的结果。

需要注意的是，OpenCV的卷积操作默认使用反向卷积，与Halcon的正向卷积不同。如果需要与Halcon保持一致，可以将`cv2.filter2D()`函数的第三个参数改为`cv2.flip(kernel, -1)`，即进行正向卷积。