请你利用多核编程对下面这个函数进行加速，给出加速后的完整函数：blur(img_in,img_out,cv::Size(ksize,ksize));

好的，我理解了你的问题。以下是利用OpenMP多核编程后的完整函数：

void parallelBlur(const cv::Mat& img_in, cv::Mat& img_out, int ksize)
{
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < img_in.rows; i++)
    {
        for (int j = 0; j < img_in.cols; j++)
        {
            cv::Rect roi(j - ksize / 2, i - ksize / 2, ksize, ksize);
            roi &= cv::Rect(0, 0, img_in.cols, img_in.rows);
            cv::Mat img_roi = img_in(roi);
            cv::Scalar mean = cv::mean(img_roi);
            img_out.at<cv::Vec3b>(i, j)[0] = mean[0];
            img_out.at<cv::Vec3b>(i, j)[1] = mean[1];
            img_out.at<cv::Vec3b>(i, j)[2] = mean[2];
        }
    }
}

void blur(const cv::Mat& img_in, cv::Mat& img_out, const cv::Size& ksize)
{
    // 判断是否需要进行多核加速
    if (img_in.rows * img_in.cols > 50000)
    {
        // 多核加速
        parallelBlur(img_in, img_out, ksize.width);
    }
    else
    {
        // 单核执行
        cv::blur(img_in, img_out, ksize);
    }
}

在这个函数中，我们首先判断了输入图像的大小是否足够大，如果大于50000个像素点，则采用多核加速的方式并行处理，否则使用OpenCV库函数cv::blur()进行单核处理。这样可以避免在小图像上使用多核加速导致线程切换带来的额外开销，从而达到更好的加速效果。