请你利用openmp多核编程对下面这个函数进行加速：blur(img_in,img_out,cv::Size(ksize,ksize));

好的，我理解了你的问题。首先，我需要确认一下你的编译器是否支持OpenMP。如果支持的话，我们可以使用OpenMP的parallel for指令来并行化这个函数。具体的实现如下：

#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];
    }
}

这段代码的作用是对每个像素点进行均值模糊操作，使用OpenMP的parallel for指令可以并行化这个操作，从而提高程序的执行效率。需要注意的是，由于在并行化过程中可能存在多个线程同时访问同一个像素点的情况，因此需要使用OpenCV的Mat::at()函数来确保多线程访问的线程安全性。