Gaussin C++

在C++中，有多种与高斯（Gaussian）相关的实现，以下为你介绍高斯模糊和高斯滤波的C++实现。 ### 高斯模糊高斯模糊是一种使用高斯函数对图像进行模糊处理的滤波器，其在一维的高斯函数方程可用于对图像每个像素进行变换处理。以下是一个使用OpenCV库实现高斯模糊的示例代码： ```cpp #include <iostream> #include <opencv2/opencv.hpp> int main(int argc, char* argv[]) { // 加载图片 std::string imgPath = "E:\\研究生\\数字图像处理\\c++\\字符识别\\Project1\\beauty.jpg"; cv::Mat srcImg = cv::imread(imgPath, 0); // RGB, JPG, PNG, TIFF格式 if (srcImg.empty()) { std::cout << "can't load pic" << std::endl; return -1; } // 显示原图 cv::imshow("src", srcImg); cv::Mat dst; // 应用高斯模糊 cv::GaussianBlur(srcImg, dst, cv::Size(3, 3), 0, 0); // 显示处理后的图片 cv::imshow("opencv gsblur", dst); // 等待按键 cv::waitKey(0); return 0; } ``` 该代码使用OpenCV的`GaussianBlur`函数对指定路径的图像进行高斯模糊处理，并显示处理前后的图像[^4]。 ### 高斯滤波高斯滤波可将时域转为频域进行滤波。以下是一个自定义的一维高斯滤波函数示例： ```cpp #include <iostream> #include <vector> #include <cmath> bool My_Gaussianfilter(std::vector<float> &data, int filter_size, double sigma) { double GaussTemp[2*filter_size - 1]; for(int i = 0; i < 2*filter_size - 1; i++) { GaussTemp[i] = std::exp(-std::pow((i + 1 - filter_size), 2) / std::pow(sigma, 2) / 2) / std::sqrt(2 * 3.1415) / sigma; } double data_filter[data.size()]; for(int i = filter_size - 1; i < data.size() - filter_size; i++) { data_filter[i] = 0; for(int j = 0; j < 2*filter_size - 1; j++) { data_filter[i] = data_filter[i] + data.at(i - filter_size + 1 + j) * GaussTemp[j]; } } for(int i = 0; i < data.size(); i++) { if(i >= filter_size && i <= data.size() - filter_size - 1) { data.at(i) = data_filter[i]; } } return true; } ``` 该函数接收一维数据、滤波器大小和标准差作为参数，对数据进行一维高斯滤波处理[^3]。

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