在现代图形处理和计算机视觉应用中，广泛使用的技术之一是图像模糊。而高斯模糊是其中最为常见的技术之一，因其效果较为自然和逼真而得到了广泛的应用。

在计算机领域中，高斯模糊通常指的是使用高斯函数作为卷积核对图像进行卷积处理，以达到模糊效果的目的。而在C++编程语言中，实现高斯模糊效果一般可分为如下几个步骤：

1. 加载图像

在C++中，通常使用OpenCV库来读取和处理图像。通过使用cv::imread()函数（通常带有灰度和颜色选项），可以加载图像文件，并将其存储为OpenCV的Mat数据类型。

2. 计算高斯卷积核

在进行高斯模糊时，需要使用高斯函数作为卷积核。通过计算高斯函数，可以获得一个n x n的卷积核，其中n为奇数。在C++中，可使用如下代码计算出高斯卷积核：

  Mat createGaussianKernel(const int kernelSize, const double sigma)
  {
    Mat kernel = Mat::zeros(kernelSize, kernelSize, CV_32FC1);
    const int mid = kernelSize / 2;
    for (int i = -mid; i <= mid; i++)
    {
      for (int j = -mid; j <= mid; j++)
      {
        kernel.at<float>(i + mid, j + mid) = float(exp(-1 * ((i*i) + (j*j)) / (2 * sigma*sigma)) / (2 * M_PI * sigma*sigma));
      }
    }
    float sum = 0.0;
    for (int i = 0; i < kernelSize; i++)
    {
      for (int j = 0; j < kernelSize; j++)
      {
        sum += kernel.at<float>(i, j);
      }
    }
    kernel /= sum;
    return kernel;
  }

3. 对图像进行卷积

在获取高斯卷积核之后，便可对图像进行卷积操作。在C++中，可以使用OpenCV中的cv::filter2D函数来进行卷积操作。

  void gaussianBlur(Mat img, const int kernelSize, const double sigma)
  {
    Mat kernel = createGaussianKernel(kernelSize, sigma);
    cv::filter2D(img, img, -1, kernel);
  }

4. 显示并保存结果

在完成高斯模糊后，可使用cv::imshow函数将图像显示出来。同时，也可以使用cv::imwrite函数来将处理后的图像保存到文件中。

  void showAndSaveImage(Mat img, String path)
  {
    cv::imshow("result", img);
    cv::imwrite(path, img);
    cv::waitKey();
  }

综上，C++实现高斯模糊效果可分为加载图像、计算高斯卷积核、对图像进行卷积以及显示并保存结果等几个基本步骤。通过以上代码示例，读者可自行尝试使用C++实现高斯模糊功能，达到图像模糊处理的目的。

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