OpenCV入门：平滑处理 — 均值处理

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平滑处理 - 均值处理（模糊处理）

相关函数：

C++: void blur(InputArray src, OutputArraydst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT )  

参数解析：

• src – 输入图片，可以使是任意通道数，该函数对通道是独立处理的，但是深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F。
• dst – 输出图片，和输入图片相同大小和类型。
• ksize – 模糊内核大小，一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中，w 为像素宽度， h为像素高度)。Size（3,3）就表示3x3的核大小，Size（5,5）就表示5x5的核大小。
• anchor – 锚点，默认值是(-1,-1)，也就是锚点在内核的中心。
• borderType – 用于判断图像边界的模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它。

相关实例：

#include<opencv2/core/core.hpp>  
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"  
#include <stdio.h>  

using namespace cv;

/*
均值处理:void blur(InputArray src, OutputArraydst, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), int borderType=BORDER_DEFAULT );
src – 输入图片，可以使是任意通道数，该函数对通道是独立处理的，但是深度只能是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F。
dst – 输出图片，和输入图片相同大小和类型。
ksize – 模糊内核大小，一般这样写Size(w, h)来表示内核的大小(其中，w 为像素宽度， h为像素高度)。Size（3, 3）就表示3x3的核大小，Size（5, 5）就表示5x5的核大小。
anchor – 锚点，默认值是(-1, -1)，也就是锚点在内核的中心。
borderType – 用于判断图像边界的模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它。
**/

int main() {
	cvNamedWindow("均值滤波原图", 0);
	cvNamedWindow("均值滤波效果图",0);

	Mat imageSrc = imread("game.jpg");
	imshow("均值滤波原图", imageSrc);
	Mat imageChange;

	//平滑处理
	blur(imageSrc, imageChange, Size(7, 7));
	//显示效果图  
	imshow("均值滤波效果图", imageChange);

	waitKey(6000 * 100);
}

效果图：