高斯滤波-模糊图片

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char ** argv) {
	Mat image = imread("C:/Users/andy.ke/Desktop/qietu/1233.png");
	namedWindow("高斯滤波之前", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("高斯滤波之前", image);

	Mat out;
	// 高斯滤波转换
	/**
	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。
	dst，即目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone，以源图片为模板，来初始化得到如假包换的目标图。
	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（并不能理解）。或者，它们可以是零的，它们都是由sigma计算而来。
	sigmaX，表示高斯核函数在X方向的的标准偏差。
	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。
	**/
	GaussianBlur(image, out, Size(7, 7), 3, 3);
	GaussianBlur(out, out, Size(5, 5), 3, 3);
    GaussianBlur(out, out, Size(5, 5), 3, 3);
    GaussianBlur(out, out, Size(5, 5), 3, 3);
    GaussianBlur(out, out, Size(5, 5), 3, 3);
    //  高斯滤波可以多次变换

	namedWindow("高斯滤波之后", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("高斯滤波之后", out);


// pyrDown 创建一个新的图像，其大小为原来的一半
	pyrDown(out, out2);
	namedWindow("pyrDown之后", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("pyrDown之后", out2);

	waitKey(0);
}

效果图：