cv::reduce()函数原型：
void cv::reduce(
cv::InputArray src, // input n-by-n 2-dimensional
cv::OutputArray vec, // output, 1-by-m or n-by-1
int dim, // reduction direction 0=row, 1=col
int reduceOp = cv::REDUCE_SUM, // reduce operator (see #reduceop_argument_in_cvreduceleft_parent)
int dtype = -1 // output type of result array
);函数说明：
简化是指使用一些reduceOp所代表的组合规则，对输入矩阵src的每一行（或列）进行系统的转换，直到只剩一行（或一列）为止，使之称为向量vec。参数dim决定如何进行简化。
参数dim在cv::reduce()中控制简化的方向
| dim的值 | 结果 |
| 0 | 合并成一行 |
| 1 | 合并成一列 |
参数reduceOp在cv::reduce()中的简化操作：
| reduceOp的值 | 结果 |
| cv::REDUCE_SUM或CV_REDUCE_SUM | 计算向量的总和 |
| cv::REDUCE_AVG或CV_REDUCE_AVG | 计算向量的平均值 |
| cv::REDUCE_MAX或CV_REDUCE_MAX | 计算向量中的最大值 |
| cv::REDUCE_MIN或CV_REDUCE_MIN | 计算向量中的最小值 |
需要注意的是当该参数设置为cv::REDUCE_SUM或CV_REDUCE_SUM时，如果输入是8U，那么输出一定是32S、32F或64F其中一个。如果不在dtype设置，那么就默认输出的数据类型与输入类型一致。所以如果要输出32S类型的数据，就要在dtype进行设置。等于说当输出矩阵所有行/列的和时，对该行/列数据进行累加，可能会超出矩阵类型的数据类型所表示的范围，因此此时需要指定输出矩阵的类型。
使用示例参考：OpenCV reduce 函数_leonardohaig的博客-CSDN博客_opencv reduce
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