本文介绍了如何利用OpenCV进行高斯差分操作。通过应用两个具有不同带宽的高斯滤波器对图像进行滤波，然后将滤波结果相减，可以获取图像中高频成分的细节。这种方法在计算机视觉和人工智能领域常用于图像处理和特征检测。
高斯滤波器可提取图像的低频成分。我们知道高斯滤波器过滤的频率范围取决于参数 σ 的值，这个参数控制了滤波器的宽度。现在用两个不同带宽的高斯滤波器对一幅图像做滤波，然后将这两个结果相减，就能得到由较高的频率构成的图像。这些频率被一个滤波器保留，被另一个滤波器丢弃。这种运算称为高斯差分（Difference of Gaussians，DoG），代码如下所示：
cv::GaussianBlur(image,gauss20,cv::Size(),2.0);
cv::GaussianBlur(image,ga
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