作者：翟天保Steven
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函数原型

void GaussianBlur( InputArray src, OutputArray dst, Size ksize,
                   double sigmaX, double sigmaY = 0,
                   int borderType = BORDER_DEFAULT );

参数说明

1. InputArray类型的src，输入图像，如Mat类型。
2. OutputArray类型的dst，输出图像。
3. Size类型的ksize，高斯内核的大小。
4. double类型的sigmaX，高斯核函数在X方向的标准偏差。
5. double类型的sigmaY，高斯核函数在Y方向的标准偏差。
6. int类型的borderType，推断图像边缘像素的边界模式。

测试代码

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

int main(void)
{
	cv::Mat test = imread("long.jpg");
	cv::Mat result;

	cv::GaussianBlur(test, result, Size(7, 7),0,0);
	imshow("original", test);
	imshow("result", result);

	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

测试效果

       高斯滤波是一种线性平滑滤波，可有效消除高斯噪声，图像的高斯模糊过程也是图像与正态分布做卷积的过程，另外高斯函数的傅里叶变换也是高斯函数，所以高斯模糊也属于一个低通滤波操作~

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