在opencv2中，可能使用blur对图像进行平滑处理，这种方法就是最简单的求平均数。
平滑 也称 模糊, 是一项简单且使用频率很高的图像处理方法。
平滑处理的用途有很多， 但是在很多地方我们仅仅关注它减少噪声的功用。
平滑处理时需要用到一个 滤波器 。 最常用的滤波器是 线性 滤波器。
void blur( const Mat& src, Mat& dst,Size ksize, Point anchor=Point(-,-),int borderType=BORDER_DEFAULT );
参数：
src：原图像。
dst：目标图像。
ksize:定义滤波器的大小。如Size(3,3)。
anchor:指定锚点位置(被平滑点)， 如果是负值，取核的中心为锚点。可省略
borderType:推断边缘像素，一般取默认值BORDER_DEFAULT。可省略
例：
blur(src,dst,Size(,));
OpenCV2函数 GaussianBlur 执行高斯平滑，高斯滤波是将输入数组的每一个像素点与 高斯内核 卷积,将卷积和当作输出像素值。
void GaussianBlur( const Mat& src, Mat& dst, Size ksize,double sigmaX, double sigmaY=,int borderType=BORDER_DEFAULT );
参数：
sigmaX:x方向的标准方差。可设置为0让系统自动计算。
sigmaY:y方向的标准方差。可设置为0让系统自动计算。
例：
GaussianBlur(src,dst,Size(,),,);
OpenCV2函数 medianBlur 执行中值滤波操作,中值滤波将图像的每个像素用邻域 (以当前像素为中心的正方形区域)像素的 中值 代替 。
void medianBlur( const Mat& src, Mat& dst, int ksize );
OpenCV2函数 bilateralFilter 执行双边滤波操作,类似于高斯滤波器，双边滤波器也给每一个邻域像素分配一个加权系数。 这些加权系数包含两个部分, 第一部分加权方式与高斯滤波一样，第二部分的权重则取决于该邻域像素与当前像素的灰度差值。
void bilateralFilter( const Mat& src, Mat& dst, int d,double sigmaColor, double sigmaSpace,int borderType=BORDER_DEFAULT );
参数：
d:像素的邻域直径。
sigmaColor:颜色空间的标准方差.
sigmaSpace:坐标空间的标准方差(像素单位).
例：
bilateralFilter ( src, dst, i, i*, i/ );
……