项目功能实现：对一张图片进行高斯模糊操作
按照之前的博文结构来，这里就不在赘述了

更多的图像模糊操作原理可参考博文：七、模糊操作，里面有详细原理讲解，只不过代码是python写的。

一、头文件

gaussian_blur.h

#pragma once

#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

class Gaussian_Blur {
public:
	void gaussian_blur(Mat& image);
};

#pragma once

二、函数实现

gaussian_blur.cpp

GaussianBlur(image, result, Size(0, 0), 5, 5);
参数一：要处理的图片对象
参数二：返回结果存储对象
参数三：卷积核大小，必须是奇数，如果设置为 0，则由输入的标准差来计算所需的尺寸
参数四：X 方向高斯滤波器标准差
参数五：Y 方向高斯滤波器标准差，如果设置为 0，则会被设置成等于 sigmaX，如果 sigmaX 和 sigmaY 都输入 0，则会根据滤波器尺寸来计算得到标准差

#include"gaussian_blur.h"
#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

void Gaussian_Blur::gaussian_blur(Mat& image) {
	Mat result;
	GaussianBlur(image, result, Size(0, 0), 5, 5);
	imshow("GaussianBlur", result);
}

三、主函数

yy_main.cpp

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

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src = cv::imread("E:/C++_workspace/beyond.jpg", IMREAD_COLOR);

	if (src.empty()) {
		printf("load image is false...\n");
		return -1;
	}

	namedWindow("yanyu", WINDOW_FREERATIO);
	imshow("yanyu", src);

	Gaussian_Blur  yy;
	yy.gaussian_blur(src);

	waitKey(0);
	destroyAllWindows();

	return 0;
}

项目结构如下：

运行结果如下：