C++: void GaussianBlur(InputArray src,OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, intborderType=BORDER_DEFAULT )
嗯，第一部分的理论介绍大概就是这些了，我们接着进入第二部分，OpenCV的源码剖析。
二、深入——OpenCV源码剖析
上一篇文章中我们已经和当前最新版的OpenCV的源码亲密接触过。 在这一部分中，浅墨将带领大家领略OpenCV的开源魅力，对OpenCV中本篇文章里讲解到线性滤波函数——boxFilter，blur和GaussianBlur函数以及周边的涉及到的源码进行适当的剖析。
这样，我们就可以对 OpenCV有一个更加深刻的理解，成为一个高端大气的OpenCV使用者。
<1>OpenCV中boxFilter函数源码解析
我们可以在OpenCV的安装路径的\sources\modules\imgproc\src下的smooth.cpp源文件的第711行找到boxFilter函数的源代码。对应于浅墨将OpenCV 2.4.8安装在D:\Program Files\opencv的路径下，那么，smooth.cpp文件就在D:\ProgramFiles\opencv\sources\modules\imgproc\src路径下。
//———————————–【boxFilter（）函数中文注释版源代码】—————————-//代码作用：进行box Filter滤波操作的函数//说明：以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码//OpenCV源代码版本：2.4.8//源码路径：…\opencv\sources\modules\imgproc\src\smooth.cpp//源文件中如下代码的起始行数：711行//中文注释by浅墨//——————————————————————————————————–void cv::boxFilter( InputArray _src,OutputArray _dst, int ddepth,Size ksize, Point anchor,bool normalize, int borderType){ Mat src = _src.getMat();//拷贝源图的形参Mat数据到临时变量，用于稍后的操作int sdepth =src.depth(), cn = src.channels();//定义int型临时变量，代表源图深度的sdepth，源图通道的引用cn //处理ddepth小于零的情况 if( ddepth < 0 )ddepth = sdepth; _dst.create( src.size(), CV_MAKETYPE(ddepth, cn) );//初始化目标图Mat dst =_dst.getMat();//拷贝目标图的形参Mat数据到临时变量，用于稍后的操作 //处理 borderType不为 BORDER_CONSTANT 且normalize为真的情况 if( borderType != BORDER_CONSTANT && normalize ) {if( src.rows == 1 )ksize.height = 1;if( src.cols == 1 )ksize.width = 1;} //若之前有过HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION优化选项的定义，则执行宏体中的tegra优化版函数并返回#ifdef HAVE_TEGRA_OPTIMIZATION if ( tegra::box(src, dst, ksize, anchor, normalize, borderType) )return;#endif//调用FilterEngine滤波引擎，正式开始滤波操作 Ptr<FilterEngine> f = createBoxFilter( src.type(), dst.type(),ksize, anchor,normalize, borderType ); f->apply( src, dst );}
其中的Ptr是用来动态分配的对象的智能指针模板类。可以发现，函数的内部代码思路是很清晰的，先拷贝源图的形参Mat数据到临时变量，定义一些临时变量，在处理ddepth小于零的情况，接着处理 borderType不为 BORDER_CONSTANT 且normalize为真的情况，最终调用FilterEngine滤波引擎创建一个BoxFilter，正式开始滤波操作。
这里的FilterEngine是OpenCV图像滤波功能的核心引擎，我们有必要详细剖析看其源代码。
<2>FilterEngine类解析——OpenCV图像滤波核心引擎
FilterEngine类是OpenCV关于图像滤波的主力军类，OpenCV图像滤波功能的核心引擎。各种滤波函数比如blur， GaussianBlur，到头来其实是就是在函数末尾处定义了一个Ptr<FilterEngine>类型的f，然后f->apply( src, dst )了一下而已。
这个类可以把几乎是所有的滤波操作施加到图像上。它包含了所有必要的中间缓存器。有很多和滤波相关的create系函数的返回值直接就是Ptr<FilterEngine>。比如cv::createSeparableLinearFilter(),
cv::createLinearFilter(),cv::createGaussianFilter(), cv::createDerivFilter(),
cv::createBoxFilter() 和cv::createMorphologyFilter().，这里给出其中一个函数的原型吧：
Ptr<FilterEngine>createLinearFilter(int srcType, int dstType, InputArray kernel, Point_anchor=Point(-1,-1), double delta=0, int rowBorderType=BORDER_DEFAULT, intcolumnBorderType=-1, const Scalar& borderValue=Scalar() )
上面我们提到过了，其中的Ptr是用来动态分配的对象的智能指针模板类，而上面的尖括号里面的模板参数就是FilterEngine。
使用FilterEngine类可以分块处理大量的图像，构建复杂的管线，其中就包含一些进行滤波阶段。如果我们需要使用预先定义好的的滤波操作，cv::filter2D(), cv::erode(),以及cv::dilate()，可以选择，他们不依赖于FilterEngine，自立自强，在自己函数体内部就实现了FilterEngine提供的功能。不像其他的诸如我们今天讲的blur系列函数，依赖于FilterEngine引擎。
我们看下其类声明经过浅墨详细注释的源码：
//———————————–【FilterEngine类中文注释版源代码】—————————-//代码作用：FilterEngine类，OpenCV图像滤波功能的核心引擎//说明：以下代码为来自于计算机开源视觉库OpenCV的官方源代码//OpenCV源代码版本：2.4.8//源码路径：…\opencv\sources\modules\imgproc\include\opencv2\imgproc\imgproc.hpp//源文件中如下代码的起始行数：222行//中文注释by浅墨//——————————————————————————————————– class CV_EXPORTS FilterEngine{public: //默认构造函数 FilterEngine(); //完整的构造函数。 _filter2D 、_rowFilter 和 _columnFilter之一，必须为非空 FilterEngine(const Ptr<BaseFilter>& _filter2D,constPtr<BaseRowFilter>& _rowFilter,constPtr<BaseColumnFilter>& _columnFilter,int srcType, int dstType, intbufType,int_rowBorderType=BORDER_REPLICATE,int _columnBorderType=-1,const Scalar&_borderValue=Scalar()); //默认析构函数 virtual ~FilterEngine(); //重新初始化引擎。释放之前滤波器申请的内存。 void init(const Ptr<BaseFilter>& _filter2D,constPtr<BaseRowFilter>& _rowFilter,constPtr<BaseColumnFilter>& _columnFilter,int srcType, int dstType, intbufType,int_rowBorderType=BORDER_REPLICATE, int _columnBorderType=-1,const Scalar&_borderValue=Scalar()); //开始对指定了ROI区域和尺寸的图片进行滤波操作 virtual int start(Size wholeSize, Rect roi, int maxBufRows=-1);//开始对指定了ROI区域的图片进行滤波操作 virtual int start(const Mat& src, const Rect&srcRoi=Rect(0,0,-1,-1),bool isolated=false, intmaxBufRows=-1); //处理图像的下一个srcCount行（函数的第三个参数） virtual int proceed(const uchar* src, int srcStep, int srcCount,uchar* dst, intdstStep); //对图像指定的ROI区域进行滤波操作，若srcRoi=(0,0,-1,-1)，则对整个图像进行滤波操作 virtual void apply( const Mat& src, Mat& dst,const Rect&srcRoi=Rect(0,0,-1,-1),Point dstOfs=Point(0,0),bool isolated=false);//如果滤波器可分离，则返回trueboolisSeparable() const { return (const BaseFilter*)filter2D == 0; }//返回输入和输出行数 int remainingInputRows() const;intremainingOutputRows() const;//一些成员参数定义 int srcType, dstType, bufType; Size ksize; Point anchor; int maxWidth; Size wholeSize; Rect roi; int dx1, dx2; int rowBorderType, columnBorderType; vector<int> borderTab; int borderElemSize; vector<uchar> ringBuf; vector<uchar> srcRow; vector<uchar> constBorderValue; vector<uchar> constBorderRow; int bufStep, startY, startY0, endY, rowCount, dstY; vector<uchar*> rows;Ptr<BaseFilter> filter2D; Ptr<BaseRowFilter> rowFilter; Ptr<BaseColumnFilter> columnFilter;};
<3>OpenCV中size类型剖析
size类型我们也讲一下，，通过转到定义，我们可以在……\opencv\sources\modules\core\include\opencv2\core\core.hpp路径下，对应于浅墨的OpenCV安装路径，就是在
D:\ProgramFiles\opencv\sources\modules\core\include\opencv2\core\core.hpp下，找到其原型声明：
typedef Size_<int> Size2i;typedef Size2i Size;
Size_ 是个模板类，在这里Size_<int>表示其类体内部的模板所代表的类型为int。
那这两句的意思，就是首先给已知的数据类型Size_<int>起个新名字，叫Size2i。
然后又给已知的数据类型Size2i起个新名字，叫Size。
所以，连起来就是，Size_<int>、Size2i、Size这三个类型名等价。
爱情不是避难所，想进去避难的话，是会被赶出来的。
