Opencv2.4学习：：滤波（1）均值滤波

滤波系列：

1. 均值滤波

2. 中值滤波
3. 高斯滤波
4. 双边滤波

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 均值滤波

核：

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

• 源图像，填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任意通道数的图片，但需要注意，待处理的图片深度应该为CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
• 目标图像，需要和源图片有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone，以源图片为模板，来初始化得到如假包换的目标图。
• Size类型（对Size类型稍后有讲解）的ksize，内核的大小。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
• Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话，就表示取核的中心为锚点，所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。
• int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它。

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 比较好理解，直接给出调用代码：

#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;
void main()
{
	Mat srcImage = imread("F:\\opencv_re_learn\\2.jpg");
	if (!srcImage.data){
		cout << "falied to read" << endl;
		system("pause");
		return;
	}
	imshow("srcImage", srcImage);
	Mat blurImage;
	blur(srcImage, blurImage, Size(3, 3));
	imshow("blur", blurImage);
	waitKey(0);
}

实现效果：