潍坊网站建设客服企业营销模式

C++使用高斯模糊处理图像

cv::GaussianBlur 是 OpenCV 中用于对图像进行高斯模糊处理的函数。高斯模糊是一种常用的图像滤波方法，它可以减少图像中的噪声，并平滑图像以降低细节级别。

void cv::GaussianBlur(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst, cv::Size ksize, double sigmaX, double sigmaY = 0, int borderType = cv::BORDER_DEFAULT);参数说明：src：输入图像，要进行高斯模糊处理的图像。dst：输出图像，模糊后的图像将存储在这里。ksize：高斯核的大小，通常为奇数的正整数。它决定了模糊程度，较大的值会导致更强的模糊。sigmaX：在 x 方向上的标准差，控制高斯核函数的宽度。较大的值会导致更强的模糊。sigmaY：在 y 方向上的标准差，通常默认为0。如果设置为0，则使用与 sigmaX 相同的值。borderType：边界填充类型，用于处理图像边界外的像素。通常使用默认值 cv::BORDER_DEFAULT。

使用高斯模糊处理图片的案例

#include <opencv2/opencv.hpp>int main() {// 读取图像cv::Mat inputImage = cv::imread("input.jpg");// 检查图像是否成功加载if (inputImage.empty()) {std::cerr << "无法加载图像" << std::endl;return -1;}// 创建一个与输入图像相同大小的输出图像cv::Mat outputImage;// 定义高斯内核大小和标准差int kernelSize = 5; // 内核大小（奇数值推荐）double sigma = 1.0; // 标准差// 应用高斯模糊cv::GaussianBlur(inputImage, outputImage, cv::Size(kernelSize, kernelSize), sigma);// 显示原始图像和模糊后的图像cv::imshow("原始图像", inputImage);cv::imshow("高斯模糊后的图像", outputImage);// 等待用户按下键盘任意键后关闭窗口cv::waitKey(0);return 0;
}