滤波过程：

将内核锚放置在确定的像素的顶部，其余核心覆盖图像中的相应局部像素。

将内核系数乘以相应的图像像素值并对结果求和。

将结果放置在输入图像中锚点的位置。

通过在整个图像上扫描内核来重复所有像素的过程。

API函数

1、建立自己的内核kernel_size = 3 + 2*( ind%5 );kernel = Mat::ones( kernel_size, kernel_size, CV_32F )/ (float)(kernel_size*kernel_size);2、filter2D(src, dst, ddepth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );
参数表示：src：源图像dst：目的地图像ddepth：深度dst。负值（如−1）表示深度与源相同。内核：要通过图像扫描的内核anchor：锚点相对于其内核的位置。位置点（-1，-1）表示默认的中心。delta：在关联期间要添加到每个像素的值。默认情况下为0BORDER_DEFAULT：我们默认设置此值（以下教程中有更多详细信息）

代码

#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;int main(int argc, char* argv[])
{Mat src = imread("12.bmp", 1);namedWindow("原图像", WINDOW_FREERATIO);namedWindow("自创均值滤波图", WINDOW_FREERATIO);namedWindow("API均值滤波图", WINDOW_FREERATIO);if (src.empty()){std::cout << "打开图片失败,请检查" << std::endl;return -1;}imshow("原图像", src);Mat dst,dst1;dst = src.clone();dst1 = src.clone();//实现均值滤波//Mat kernel =(Mat_<float>(3,3)<<1,1,1,1,1,1,1,1,1)/9;Mat kernel = Mat::ones(Size(7, 7), CV_32F)/49;filter2D(src,dst,-1, kernel,Point(-1,-1),0,4);blur(src, dst1, Size(7, 7), Point(-1, -1), 4);imshow("自创均值滤波图", dst);imshow("API均值滤波图", dst1);waitKey(0);return 0;
}

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