平滑處理 — 方框濾波

相關函式：

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

• 第一個引數，InputArray型別的src，輸入影象，即源影象，填Mat類的物件即可。該函式對通道是獨立處理的，且可以處理任意通道數的圖片，但需要注意，待處理的圖片深度應該為CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
• 第二個引數，OutputArray型別的dst，即目標影象，需要和源圖片有一樣的尺寸和型別。
• 第三個引數，int型別的ddepth，輸出影象的深度，-1代表使用原圖深度，即src.depth()。
• 第四個引數，Size型別（對Size型別稍後有講解）的ksize，核心的大小。一般這樣寫Size( w,h )來表示核心的大小( 其中，w 為畫素寬度， h為畫素高度)。Size（3,3）就表示3x3的核大小，Size（5,5）就表示5x5的核大小
• 第五個引數，Point型別的anchor，表示錨點（即被平滑的那個點），注意他有預設值Point(-1,-1)。如果這個點座標是負值的話，就表示取核的中心為錨點，所以預設值Point(-1,-1)表示這個錨點在核的中心。
• 第六個引數，bool型別的normalize，預設值為true，一個識別符號，表示核心是否被其區域歸一化（normalized）了。
• 第七個引數，int型別的borderType，用於推斷影象外部畫素的某種邊界模式。有預設值BORDER_DEFAULT，我們一般不去管它。

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

using namespace cv;

/*
方框濾波: void boxFilter(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor=Point(-1,-1), boolnormalize=true, int borderType=BORDER_DEFAULT )

引數解析：
第一個引數，InputArray型別的src，輸入影象，即源影象，填Mat類的物件即可。該函式對通道是獨立處理的，且可以處理任意通道數的圖片，但需要注意，待處理的圖片深度應該為CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F 以及 CV_64F之一。
第二個引數，OutputArray型別的dst，即目標影象，需要和源圖片有一樣的尺寸和型別。
第三個引數，int型別的ddepth，輸出影象的深度，-1代表使用原圖深度，即src.depth()。
第四個引數，Size型別（對Size型別稍後有講解）的ksize，核心的大小。一般這樣寫Size( w,h )來表示核心的大小( 其中，w 為畫素寬度， h為畫素高度)。Size（3,3）就表示3x3的核大小，Size（5,5）就表示5x5的核大小
第五個引數，Point型別的anchor，表示錨點（即被平滑的那個點），注意他有預設值Point(-1,-1)。如果這個點座標是負值的話，就表示取核的中心為錨點，所以預設值Point(-1,-1)表示這個錨點在核的中心。
第六個引數，bool型別的normalize，預設值為true，一個識別符號，表示核心是否被其區域歸一化（normalized）了。
第七個引數，int型別的borderType，用於推斷影象外部畫素的某種邊界模式。有預設值BORDER_DEFAULT，我們一般不去管它。
**/

int main() {
	cvNamedWindow("方框濾波原圖", 0);
	cvNamedWindow("方框濾波效果圖",0);

	Mat imageSrc = imread("game.jpg");
	imshow("方框濾波原圖", imageSrc);
	Mat imageChange;

	//方框濾波處理
	boxFilter(imageSrc, imageChange, -1, Size(7, 7));
	//顯示效果圖  
	imshow("方框濾波效果圖", imageChange);

	waitKey(6000 * 100);
}