均值滤波

线性滤波器的原始数据与滤波结果是一种算术运算，即用加减乘除等运算实现，如均值滤波器（模板内像素灰度值的平均值）、高斯滤波器（高斯加权平均值）等。由于线性滤波器是算术运算，有固定的模板，因此滤波器的转移函数是可以确定并且是唯一的（转移函数即模板的傅里叶变换）。

均值滤波是最简单的一种滤波操作，输出图像的每一个像素是核窗口内输入图像对应像素的平均值（所有像素加权系数相等）。OpenCV中利用cv2.blur(img,ksize)来实现均值滤波，其中参数img为原图像，ksize为核的大小。

示例代码

import cv2img = cv2.imread('../pic/2.jpg',1)
img=cv2.resize(img,(800,600))
blur = cv2.blur(img,(6,6))
cv2.imshow('img',img)
cv2.imshow('blur',blur)
cv2.imwrite("pic/2_blur.jpg",blur)

效果图片