1.Opencv-python学习：（三）像平滑处理与腐蚀膨胀操作
2.OpenCV 中blur函数anchor是函数函数核中心的值，在如(2,源码3)核是哪个点？

Opencv-python学习：（三）像平滑处理与腐蚀膨胀操作

       在图像处理领域，平滑处理是参数常用的操作之一，旨在减少噪声并使图像变得平滑。函数函数OpenCV 提供了多种平滑处理方法，源码包括均值滤波、参数arpc 源码高斯滤波和中值滤波。函数函数

       均值滤波函数 dst=cv2.blur(src,源码ksize) 被用于应用均值滤波，它通过计算图像区域内的参数像素平均值来平滑图像。高斯滤波函数 dst=cv2.GaussianBlur(src,函数函数ksize,sigmaX,sigmaY,borderType) 则提供了更加平滑且自然的图像平滑效果，其中 sigmaX 和 sigmaY 控制滤波器在水平和垂直方向上的源码扩散程度。中值滤波函数 dst=cv2.medianBlur(src,参数ksize) 是一种非线性平滑方法，它通过取图像区域内的函数函数像素值的中位数来平滑图像，特别适用于处理椒盐噪声。源码

       在处理椒盐噪声图像时，参数能把程序变成源码吗应用上述平滑方法可以显著减少噪声，如均值滤波、高斯滤波和中值滤波图像所示。方框滤波与均值滤波在图像处理结果上较为相似，而高斯滤波则提供了更平滑且自然的效果。中值滤波图像则保留了边缘的清晰度，但边界相对原图仍保持一定程度的微赞直播间源码模糊。

       在图像处理中，腐蚀与膨胀操作是两种重要的形态学操作，用于改变图像的形状和结构。图像腐蚀函数 dst=cv2.erode(src,kernel,iterations=None) 通过去除图像中的局部最大值，实现图像的腐蚀操作，而图像膨胀函数则通过添加局部最小值，实现图像的淘宝页面源码在哪里膨胀操作。在处理过程中，可以选择矩形、圆形或十字等多种内核形状，以适应不同的图像处理需求。

OpenCV 中blur函数anchor是核中心的值，在如(2,3)核是哪个点？

       第一个参数，InputArray类型的源码时代软件测试视频src，输入图像，即源图像，填Mat类的对象即可。该函数对通道是独立处理的，且可以处理任意通道数的，但需要注意，待处理的深度应该为CV_8U, CV_U, CV_S, CV_F 以及 CV_F之一。

       第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，需要和源有一样的尺寸和类型。比如可以用Mat::Clone，以源为模板，来初始化得到如假包换的目标图。

       第三个参数，Size类型（对Size类型稍后有讲解）的ksize，内核的大小。一般这样写Size( w,h )来表示内核的大小( 其中，w 为像素宽度， h为像素高度)。Size（3,3）就表示3x3的核大小，Size（5,5）就表示5x5的核大小

       第四个参数，Point类型的anchor，表示锚点（即被平滑的那个点），注意他有默认值Point(-1,-1)。如果这个点坐标是负值的话，就表示取核的中心为锚点，所以默认值Point(-1,-1)表示这个锚点在核的中心。

       第五个参数，int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT，我们一般不去管它。