均质模糊

均匀模糊是使图像平滑的最简单方法。也称为均质平滑（Homogeneous Smoothing）、均质滤波（Homogeneous Filtering）和框模糊（Box Blurring）。在该技术中，将每个像素值计算为核心（Kernel）定义的像素邻域的平均值。

均匀模糊中使用的核心称为归一化框过滤器。可以根据需要为此内核定义任何大小。但是最好定义大小和宽度都为奇数的正方形内核。在以下图像中，我显示了3 x 3和5 x 5归一化框式过滤器。

3 x 3归一化框式过滤器

5 x 5归一化框式过滤器

你必须选择合适的内核大小来定义每个像素的邻域。如果太大，图像的细微特征可能会消失，图像看起来会模糊。如果太小，则无法消除图像中的噪点。

使用OpenCV对图像进行均质模糊

这就是使用OpenCV模糊/平滑图像的方式。你可以根据需要选择内核的大小。在本示例程序中，我使用了3 x 3和5 x 5内核。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
    // 读取图像
    Mat image = imread("Lady with a Guitar.jpg");

    // 检测失败
    if (image.empty())
    {
        cout << "Could not open or find the image" << endl;
        cin.get(); //等待键盘
        return -1;
    }

    //使用3x3核心模糊图像
    Mat image_blurred_with_3x3_kernel;
    blur(image, image_blurred_with_3x3_kernel, Size(3, 3));

    //使用5x5核心模糊图像
    Mat image_blurred_with_5x5_kernel;
    blur(image, image_blurred_with_5x5_kernel, Size(5, 5));

    // 创建窗口
    namedWindow("原图");
    namedWindow("3x3核心模糊图像");
    namedWindow("5x5核心模糊图像");

    // 显示图像
    imshow("原图", image); 
    imshow("3x3核心模糊图像", image_blurred_with_3x3_kernel);
    imshow("5x5核心模糊图像", image_blurred_with_5x5_kernel);

    waitKey(0); // 等待键盘

    destroyAllWindows(); //毁灭窗口~

    return 0;
}

复制粘贴以上代码，注意把以上的"Lady with a Guitar.jpg"换成有效的图像路径。编译运行后，效果如下图：

原图

3 x 3归一化框式过滤器

5 x 5归一化框式过滤器

解说

Mat image_blurred_with_3x3_kernel;
blur(image, image_blurred_with_3x3_kernel, Size(3, 3));

上面的函数使用3 x 3归一化框滤镜对原始图像执行均质平滑/模糊操作，并将平滑后的图像存储在image_blurred_with_3x3_kernel Mat对象中。 原始图像中的每个通道都是独立处理的。

Mat image_blurred_with_5x5_kernel;
blur(image, image_blurred_with_5x5_kernel, Size(5, 5));

上面的函数使用5 x 5归一化框滤镜对原始图像执行均质平滑/模糊操作，并将平滑后的图像存储在image_blurred_with_5x5_kernel Mat对象中。 原始图像中的每个通道都是独立处理的。