OpenCV——图像的预处理操作 GaussianBlur_opencv 图像预处理方法有哪些

实现方式二：高斯模糊

目的：对有噪声的图片进行平滑模糊（去噪）操作。

常见的噪声类型包括：

高斯噪声；

椒盐噪声；

斑点噪声；

水平条纹噪声；

噪声抖动；

对图像进行去噪操作，就可以通过图形的模糊、平滑来实现。对图像的模糊平滑就是对图像矩阵进行平均的过程。图像平滑处理是一个积分的过程，是通过原图像和一个积分算子进行卷积来实现。

高斯模糊函数  GaussianBlur

功能描述：高斯模糊的原理就是将图像中的每个像素进行加权平均计算，其中权重是根据高斯分布计算的。因为高斯分布具有中心对称的特性，所以高斯模糊可以有效的平滑图像，并尽可能地保留图像的细节信息。

该函数使用 OpenCV 中的高斯滤波器卷积核对输入的图像进行卷积操作。

参数释义：

参数 src ：输入图像；

参数 dst ：输出图像；

参数 ksize ：高斯滤波器卷积核的大小；

参数 sigmaX ：高斯核函数在 X 方向上的标准偏差；

参数 sigmaY ：高斯核函数在 Y 方向上的标准偏差。

注意，参数 ksize 只能是正奇数。

代码演示：

//高斯模糊
void Test07()
{
	Mat img, imgGaussian;							//定义输入和输出 Mat 对象
	img = imread("D:\\12.png");