如何在OpenCV C++中实现图像陷波滤波操作？

在OpenCV (开源计算机视觉库) 的C++版本中，你可以通过使用`cv::filter2D()`函数来实现图像的陷波（低通滤波）处理，也称为平滑滤波。这个函数可以应用各种类型的滤波器，如高斯滤波、均值滤波等，以减少图像噪声并平滑像素值。

以下是基本步骤：

1. 导入必要的库头文件：

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

2. 加载你的图像作为`cv::Mat`对象：

cv::Mat srcImage = cv::imread("input_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); // 灰度图像处理

3. 定义滤波器核（kernel），例如高斯核（通常用于陷波）：

cv::Mat kernel = cv::getGaussianKernel(kSize, sigma);

其中，`kSize`是滤波器的大小，`sigma`决定了高斯分布的标准差，较大的sigma会得到更平滑的效果。

4. 应用滤波操作：

cv::Mat blurredImage;
cv::filter2D(srcImage, blurredImage, -1, kernel); // 第二个参数表示使用默认的卷积模式

这里的`-1`表示使用`cv::BORDER_DEFAULT`边界处理策略，即保持原边缘像素不变。

5. 显示或保存结果：

cv::imshow("Original Image", srcImage);
cv::imshow("Blurred Image", blurredImage);
cv::waitKey(0);
cv::.imwrite("blurred_output.jpg", blurredImage);