一、编程环境：

二、图像卷积操作：

图像卷积可以看成是一个窗口区域在另外一个大的图像上移动，对每个窗口覆盖的区域都进行点乘得到的值作为中心像素点的输出值。

窗口的移动是从左到右，从上到下。

窗口可以理解成一个指定大小的二维矩阵，里面有预先指定的值。

三、程序说明：

使用两种方式演示图像 Blur 卷积操作（3x3均值模糊）。

1. 代码实现。
2. 直接调用 OpenCV API：blur()

• blur() 函数定义：

void blur( InputArray    src, 
           OutputArray   dst,
           Size          ksize, 
           Point         anchor = Point(-1,-1),
           int           borderType = BORDER_DEFAULT 
         );

• borderTypes 取值范围：

enum BorderTypes {
    BORDER_CONSTANT    = 0,     // `iiiiii|abcdefgh|iiiiiii`  with some specified `i`
    BORDER_REPLICATE   = 1,     // `aaaaaa|abcdefgh|hhhhhhh`
    BORDER_REFLECT     = 2,     // `fedcba|abcdefgh|hgfedcb`
    BORDER_WRAP        = 3,     // `cdefgh|abcdefgh|abcdefg`
    BORDER_REFLECT_101 = 4,     // `gfedcb|abcdefgh|gfedcba`
    BORDER_TRANSPARENT = 5,     // `uvwxyz|abcdefgh|ijklmno`

    BORDER_REFLECT101  = BORDER_REFLECT_101, // same as BORDER_REFLECT_101
    BORDER_DEFAULT     = BORDER_REFLECT_101, // same as BORDER_REFLECT_101
    BORDER_ISOLATED    = 16 // do not look outside of ROI
};

最后呈现的效果几乎没有差别。

四、程序代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src = imread("../images/test.jpg");
	if (src.empty()) {
		printf("不能加载图像！\n");
		return -1;
	}
	namedWindow("1--原图", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("1--原图", src);

	int h = src.rows;
	int w = src.cols;

	// 代码实现：3x3 均值模糊
	Mat dst = src.clone();
	for (int row = 1; row < h - 1; row++) {
		for (int col = 1; col < w - 1; col++) {
			// 卷积过程中取周围的 3x3 个像素（包括自身）
			Vec3b p1 = src.at<Vec3b>(row - 1, col - 1);
			Vec3b p2 = src.at<Vec3b>(row - 1, col);
			Vec3b p3 = src.at<Vec3b>(row - 1, col + 1);
			Vec3b p4 = src.at<Vec3b>(row, col - 1);
			Vec3b p5 = src.at<Vec3b>(row, col);
			Vec3b p6 = src.at<Vec3b>(row, col + 1);
			Vec3b p7 = src.at<Vec3b>(row + 1, col - 1);
			Vec3b p8 = src.at<Vec3b>(row + 1, col);
			Vec3b p9 = src.at<Vec3b>(row + 1, col + 1);

			// 分通道取值相加
			int b = p1[0] + p2[0] + p3[0] + p4[0] + p5[0] + p6[0] + p7[0] + p8[0] + p9[0];
			int g = p1[1] + p2[1] + p3[1] + p4[1] + p5[1] + p6[1] + p7[1] + p8[1] + p9[1];
			int r = p1[2] + p2[2] + p3[2] + p4[2] + p5[2] + p6[2] + p7[2] + p8[2] + p9[2];

			// 分通道求均值
			dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = saturate_cast<uchar>(b / 9);
			dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = saturate_cast<uchar>(g / 9);
			dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = saturate_cast<uchar>(r / 9);
		}
	}
	imshow("2--blur(代码实现)", dst);

	// 直接调用 OpenCV API: 3x3 均值模糊
	Mat dst_opencv;
	blur(src, dst_opencv, Size(3, 3), Point(-1, -1), BORDER_DEFAULT);
	imshow("3--blur(OpenCV API)", dst_opencv);

	waitKey(0);
	return 0;
}

五、运行效果：