c++opencv生成高斯滤波的代码

可以使用以下代码生成高斯滤波：

cv::Mat image; // 要进行高斯滤波的图像
cv::Mat filtered;
int sigma = 3; // 高斯核的标准差
cv::GaussianBlur(image, filtered, cv::Size(0, 0), sigma);

这段代码使用 OpenCV 的 `GaussianBlur` 函数实现高斯滤波，其中参数 `image` 是要进行滤波的图像，`filtered` 是滤波后的图像，`sigma` 是高斯核的标准差。函数中的 `cv::Size(0, 0)` 表示使用默认的核大小。

相关问题

c++ opencv 高斯滤波

在 C++ 中使用 OpenCV 进行高斯滤波的方法如下所示：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv::imread("image.jpg");

    // 进行高斯滤波
    cv::Mat blurredImage;
    cv::GaussianBlur(image, blurredImage, cv::Size(5, 5), 0);

    // 显示滤波后的图像
    cv::imshow("Blurred Image", blurredImage);
    cv::waitKey(0);
    cv::destroyAllWindows();

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用 `cv::imread()` 函数读取图像。然后，我们使用 `cv::GaussianBlur()` 函数进行高斯滤波。其中，第一个参数是输入图像，第二个参数是输出的滤波后的图像，第三个参数是高斯核的大小，第四个参数是标准差（默认为0，表示自动计算）。在这里，我们使用了一个 5x5 的高斯核。

最后，我们使用 `cv::imshow()` 函数显示滤波后的图像，并通过 `cv::waitKey()` 函数等待按键输入，最后使用 `cv::destroyAllWindows()` 函数销毁显示窗口。

你可以根据具体的需求调整高斯核的大小和标准差来获得不同程度的平滑效果。

c++ opencv高斯滤波填充边界

在 OpenCV 中，高斯滤波可以使用函数 `GaussianBlur()` 实现。该函数支持自动填充边界，可以使用 `BORDER_DEFAULT` 参数指定边界填充方式，具体用法如下：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;

int main()
{
    Mat src = imread("input.jpg");
    Mat dst;
    GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0, 0, BORDER_DEFAULT);
    imshow("input", src);
    imshow("output", dst);
    waitKey();
    return 0;
}

其中 `Size(5, 5)` 指定了高斯核的大小，第五个参数为 0 表示根据核大小自动计算高斯函数的标准差，第六个参数 `BORDER_DEFAULT` 指定了边界填充方式为默认方式，即使用复制边界的方式进行填充。如果需要使用其他的边界填充方式，可以选择以下常量：

- `BORDER_CONSTANT`：使用常量填充边界。
- `BORDER_REFLECT`：以边界为对称轴，对超出边界的像素进行镜像。
- `BORDER_REFLECT_101`：与 `BORDER_REFLECT` 类似，但不包括边界本身。
- `BORDER_REPLICATE`：复制边界像素。
- `BORDER_WRAP`：像素超出边界时使用另一端的像素进行填充。

例如，如果需要使用常量填充边界，可以使用以下代码：

GaussianBlur(src, dst, Size(5, 5), 0, 0, BORDER_CONSTANT, Scalar(0, 0, 0));

其中 `Scalar(0, 0, 0)` 指定了常量填充的像素值为黑色。