示例2-5 加载图像并且在显示之前用高斯平滑图像（P29）
当我们建立了一个播放视频的小程序之后，我们还想对视频的每一帧进行处理，比如图像平滑，所以在前一篇的程序的基础之上做了一些改进。首先定义一个模糊图像函数，名为example2_5。
void example2_5(const cv::Mat&image) {
cv::namedWindow("example2_5-in", cv::WINDOW_AUTOSIZE);//新建两个窗口，一个存当前帧，一个存高斯模糊后的帧
cv::namedWindow("example2_5-out", cv::WINDOW_AUTOSIZE);
cv::imshow("example2_5-in", image);
cv::Mat out;
cv::GaussianBlur(image, out, cv::Size(5, 5), 3, 3);//高斯模糊，GaussianBlur(原图，处理后图像，模版大小，x方向标准差，y方向上标准差)
cv::GaussianBlur(out, out, cv::Size(5, 5), 3, 3);
cv::imshow("example2_5-out", out);
}
在主函数中的while循环里调用图像模糊程序 example2_5(frame);
运行结果如下。第一个图是上篇文章建立的视频播放窗口（example2_4），中间的图是本次建立的原图像显示窗口（example2_5-in）,最后的图是模糊后图像的显示窗口（example2_5-out）。在两种播放模式下会同步显示。
示例2-6.7.8 一系列的图像操作，降采样（可用来构建尺度空间），转换为灰度图像，Canny边缘检测。（P30,31）
#include "pch.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"
using namespace cv;
int main() {
Mat img1, img2, img3, img4;
namedWindow("1", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("2", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("3", WINDOW_AUTOSIZE);
namedWindow("4", WINDOW_AUTOSIZE);
img1 = imread("C:\\Users\\Administrator\\Pictures\\zi.jpg");
imshow("1", img1);
pyrDown(img1, img2);
imshow("2", img2);
cvtColor(img2, img3, COLOR_BGR2GRAY);//把彩色图像转化为灰度图像
imshow("3", img3);
Canny(img3, img4, 10, 150, 3);//Canny边缘检测算子，用法：Canny(原图，边缘图，最低阈值，最高阈值，sobel算子大小)
imshow("4", img4);
waitKey(0);
return 0;
}
运行结果如下。
附上Canny边缘检测算子的相关知识链接
opencv官方帮助文件（用法） http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/imgproc/imgtrans/canny_detector/canny_detector.html
csdn优秀博文（原理详解）：https://blog.csdn.net/fengye2two/article/details/79190759
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