opencv手写均值滤波

均值滤波是一种常见的图像处理技术，它可以平滑图像并去除噪声。OpenCV提供了许多不同的均值滤波函数，其中最简单的是cv2.blur()函数。

下面是一个使用cv2.blur()函数进行手写均值滤波的示例代码：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('input.jpg')

# 定义卷积核大小
ksize = (5, 5)

# 进行均值滤波
blurred = cv2.blur(img, ksize)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Blurred', blurred)
cv2.waitKey(0)

在上面的代码中，首先使用cv2.imread()函数读取输入图像，然后定义卷积核大小。这里使用了一个5×5的卷积核。最后，使用cv2.blur()函数进行均值滤波，并将结果保存在blurred变量中。最后，使用cv2.imshow()函数显示原图和处理后的图像，并使用cv2.waitKey()等待用户按下任意键关闭窗口。

需要注意的是，在进行均值滤波时，卷积核的大小越大，平滑效果越明显，但也会导致图像细节的丢失。因此，在实际应用中需要根据具体情况选择合适的卷积核大小。