opencv滤波算法

OpenCV提供了多种滤波算法，其中包括方框滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波和双边滤波。在方框滤波(Box Filter)中，使用了boxFilter函数，其函数原型为：
boxFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), bool normalize = true, int borderType = BORDER_DEFAULT)

方框滤波是一种线性滤波方法，它通过计算指定区域内像素的平均值来实现图像的平滑。该方法适用于去除图像中的噪声和细节。
在均值滤波(Blur)中，使用了blur函数，其函数原型为：
blur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, Point anchor = Point(-1,-1), int borderType = BORDER_DEFAULT)

均值滤波也是一种线性滤波方法，它通过计算指定区域内像素的平均值来实现图像的平滑。与方框滤波不同的是，均值滤波在计算平均值时使用了加权平均的方式，即对每个像素的贡献权重相等。
除了方框滤波和均值滤波，OpenCV还提供了高斯滤波(GaussianBlur)，中值滤波(medianBlur)和双边滤波(bilateralFilter)等滤波算法。高斯滤波通过计算指定区域内像素的加权平均值来实现图像的平滑，其中像素的权重由高斯函数确定。中值滤波通过计算指定区域内像素的中值来实现图像的平滑，它可以有效地去除图像中的椒盐噪声。双边滤波是一种非线性滤波方法，它通过考虑像素之间的空间距离和灰度相似性来实现图像的平滑，同时保留边缘信息。这些滤波算法在图像处理领域有着广泛的应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv：基于opencv的五种滤波方法](https://blog.csdn.net/qq_33419800/article/details/107144468)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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