高斯滤波是一种常用于图像处理和计算机视觉中的平滑滤波技术，它的核心思想是通过对图像进行加权平均操作来消除噪声和细节。在C++语言中，可以使用OpenCV库提供的高斯滤波函数快速实现该技术。

首先，我们需要了解一下高斯滤波的核心原理。高斯滤波的实现基于卷积操作，即将一个大小为n×n的卷积核对原图像进行卷积，其中卷积核的每一个元素都是按照高斯分布函数计算得出的。

在C++中，可以使用OpenCV库中的cv::GaussianBlur函数实现高斯滤波。该函数的原型如下：

void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )

其中，src参数表示输入的图像，dst参数表示输出的图像，ksize表示高斯核的大小，sigmaX和sigmaY表示在水平和竖直方向上的标准差。可选的borderType参数表示处理图像的边界类型，默认值为BORDER_DEFAULT。

下面是一个基本的高斯滤波程序实现：

#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
  Mat img = imread("input.jpg"); // 读取图像
  Mat out;
  GaussianBlur(img, out, Size(5, 5), 1); // 执行高斯滤波
  imwrite("output.jpg", out); // 保存输出图像
  return 0;
}

运行以上程序，输入图片input.jpg将被高斯滤波处理后保存为output.jpg。

需要注意的是，高斯滤波的参数选择会极大地影响最终输出图像的平滑效果和细节保留。一般来说，高斯核的大小应该根据图像的分辨率来确定，标准差的选择也需要根据实际情况进行调整。

总的来说，C++语言中实现高斯滤波比较简单，只需要用到OpenCV库中提供的cv::GaussianBlur函数即可。通过合理调整核大小和标准差等参数，可以在不同场景下实现不同的平滑效果。

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