opencv-GaussianBlur高斯滤波

图像处理中，常用的滤波算法有均值滤波、中值滤波以及高斯滤波等 

  

高斯滤波GaussianBlur

mao.jpg

    cv::Mat src = cv::imread("D:/bb/tu1/mao.jpg");
    cv::Mat out;
    cv::GaussianBlur(src, out, cv::Size(5, 5), 3, 3);//高斯滤波
    /*
    参数1:src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。它可以是单独的任意通道数的图片，但需要注意，图片深度应该为CV_8U,CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一
    参数2:即目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型
    参数3:ksize，高斯内核的大小。其中ksize.width和ksize.height可以不同，但他们都必须为正数和奇数
    参数4:sigmaX，表示高斯核函数在X方向的的标准偏差
    参数5:sigmaY，表示高斯核函数在Y方向的的标准偏差;若sigmaY为零，就将它设为sigmaX，如果sigmaX和sigmaY都是0，那么就由ksize.width和ksize.height计算出来
*/
    cv::GaussianBlur(src, out, cv::Size(5, 5), 3, 3);


    cv::namedWindow("src");
    cv::imshow("src",src);
    cv::namedWindow("out");
    cv::imshow("out",out);


    std::cerr<<src.rows<<std::endl;
    std::cerr<<src.cols<<std::endl;