< *  흐림 효과(Blur)  * >

◆ 흐림 효과(Blur)는 블러링(Blurring) 또는 스무딩(Smoothing)이라 불리며,
    노이즈를 줄이거나 외부 영향을 최소화하는 데 사용된다.
◆ 흐림 효과는 영상이나 이미지를 번지게 하며,
    해당 픽셀의 주변 값들과 비교하고 계산해서 픽셀들의 색상을 재조정한다.
◆ 단순히 이미지를 흐리게 만드는 것뿐만 아니라 노이즈를 제거해서
    연산 시 계산을 빠르고 정확하게 수행하는 데 도움을 준다.
◆ 이미지의 해상도를 변경하는 경우에도 사용되는데 이미지의 크기를 변경하면
    존재하지 않는 데이터를 생성하거나 존재하는 데이터를 줄여야 하므로
    샘플링된 이미지를 재구성할 때 사용된다.


----< 예제 : Blurring.py  >-------------------------------------------------------------------
import cv2

src = cv2.imread("Image/lena.jpg", cv2.IMREAD_COLOR)
dst = cv2.blur(src, (9, 9), anchor=(-1, -1), borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)

cv2.imshow("dst", dst)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
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▶ dst = cv2.blur(src, (9, 9), anchor=(-1, -1), borderType=cv2.BORDER_DEFAULT)
    : 단순 흐림 효과 함수(cv2.blur)로 입력 이미지에 흐림 효과를 적용할 수 있다.
      - 단순 흐림 효과는 각 픽셀에 대해 커널을 적용해 모든 픽셀의 단순 평균을 구하는 연산이다.

< dst = cv2.blur(src, ksize, anchor, borderType) >
  :  입력 이미지(src)를 커널 크기(ksize), 고정점(anchor), 테두리 외삽법(borderType)으로
      흐림 효과를 적용한 결과 이미지(dst)를 반환한다.

<< 고정점(Anchor Point) >>
◆ 고정점(Anchor Point)은 커널을 통해 컨벌루션된 값을 할당한 지점이다.
    --> 여기서 컨벌루션(Convolution)이란 새로운 픽셀을 만들어 내기 위해
        커널 크기의 화소 값을 이용해 어떤 시스템을 통과해 계산하는 것을 의미한다.
◆ 커널 내에서 고정점은 하나의 지점만을 가지며, 이미지와 어떻게 정렬되는지를 나타낸다.


<< 테두리 외삽법(Border Extrapolation) >>
◆ 테두리 외삽법(Border Extrapolation)은 컨벌루션을 적용할 때, 이미지 가장자리 부분의 처리 방식을 의미한다.
◆ 컨벌루션을 적용하면 이미지 가장자리 부분은 계산이 불가능한 데,
    이 문제를 해결하기 위해 테두리의 이미지 바깥쪽에 가상의 픽셀을 만들어 처리한다.
◆ 가상 픽셀의 값을 0으로 처리하거나, 임의의 값을 할당하거나, 커널이 연산할 수 있는 부분부터 연산을 수행하기도 한다.
  - 예를 들어 cv2.BORDER_DEFAULT는 gfedcb | abcdefgh | gfedcba의 형태로 외삽을 진행하는데 abcdefgh는 픽셀의 값을 의미한다.
  - 즉 테두리 부분이 a라면 테두리 밖의 부분은 이미지를 반사하듯이 표현되어, gfedcb나 gfedcba의 형태로 할당된다.