OpenCV图像过滤模块：使用getGaussianKernel计算高斯卷积核函数

高斯滤波是一种常用的图像滤波技术，它能够有效地平滑图像并去除噪声。OpenCV提供了getGaussianKernel函数，用于计算高斯卷积核函数。本文将详细介绍getGaussianKernel函数的使用方法，并提供相应的源代码示例。

高斯卷积核函数是一个用于图像滤波的小矩阵，它基于高斯分布的形状。在图像处理中，将该卷积核应用于图像的每一个像素，通过对周围像素的加权平均来实现平滑效果。getGaussianKernel函数可用于生成这样的卷积核函数。

以下是使用OpenCV中getGaussianKernel函数计算高斯卷积核函数的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 定义卷积核大小和标准差
ksize = (5, 5)  # 卷积核大小为5