本文介绍了OpenCV中的pyrMeanShiftFiltering函数，用于图像的均值偏移分割。函数执行meanshift滤波，产生颜色渐变的海报化图像。通过迭代寻找空间和颜色的平均值，创建高斯金字塔并优化颜色区域边界。文章包含函数原型、参数解析、源码路径及效果示例。
一、概述
执行图像均值偏移分割的初始步骤。该函数实现了meanshift分割的滤波阶段，即该函数的输出是经过滤波的“posterized”图像，具有颜色渐变和细粒度纹理展平。 在输入图像（或缩小的输入图像，见下文）的每个像素 (X,Y) 处，该函数执行 meanshift 迭代，即考虑联合空间-颜色超空间中的像素 (X,Y) 邻域：
其中 (R,G,B) 和 (r,g,b) 分别是 (X,Y) 和 (x,y) 处颜色分量的向量（尽管该算法不依赖于所使用的颜色空间， 因此可以使用任何 3 分量颜色空间代替）。 在邻域上，找到平均空间值 (X',Y') 和平均颜色向量 (R',G',B')，它们在下一次迭代中充当邻域中心：
迭代结束后，初始像素（即迭代开始的像素）的颜色分量被设置为最终值（最后一次迭代
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