【opencv-c++】cv::GaussianBlur高斯滤波

1、背景

高斯滤波首先要知道高斯函数：

在图像采集的过程中，经常会有噪声出现，这些噪声满足高斯分布，我们简称为高斯噪声。

对于高斯噪声，我们采用高斯滤波来去噪。
高斯滤波考虑了像素离开滤波器中心的距离影响，中心位置为高斯分布均值。
高斯模糊本质上是低通滤波器，根据上图高斯分布公式，和滤波器所覆盖像素距离中心的距离，就可以计算每个像素被滤波后的像素值。这个像素点的值是原图像上对应像素点与周围像素点的加权和！

Mathematically, applying a Gaussian blur to an image is the same as convolving the image with a Gaussian function.
数学上讲，对图像做高斯模糊等同于将图像与高斯函数卷积。

Since the Fourier transform of a Gaussian is another Gaussian, applying a Gaussian blur has the effect of reducing the image’s high-frequency components; a Gaussian b