1. 函数定义

 void blur(InputArray src,OutputArray dst,Size ksize,Point anchor = Point(-1, -1),int borderType = BORDER_DEFAULT);void boxFilter(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,Size ksize,Point anchor = Point(-1, -1),bool normalize = true,int borderType = BORDER_DEFAULT);

OpenCV官方文档：
https://docs.opencv.org/4.x/d4/d86/group__imgproc__filter.html#ga8c45db9afe636703801b0b2e440fce37
blur 和 boxFilter 都是方框型滤波器，简称方波，唯一不同的是，blur是boxFilter的归一化形式。前者是归一化方框型滤波器，后者是非归一化方框型滤波器。
在OpenCV的官方文档中有这样的说明：The call blur(src, dst, ksize, anchor, borderType) is equivalent to boxFilter(src, dst, src.type(), ksize, anchor, true, borderType). 也就是说当 boxFilter 中参数normalize 被设置为true时，这两个算子是完全相同的。
非归一化方框型滤波器用于计算每个像素邻域的各种积分特征，如图像导数的协方差矩阵(用于密集光流算法，等等)。
输入图像得通道数可以是任意的，因为这些通道会被单独处理，但是图像的深度必须是CV_8U, CV_16U, CV_16S, CV_32F or CV_64F.
blur的卷积核如下：
boxFilter的卷积核如下：

2. 例程

对比 blur 和 boxFilter 参数设为归一化时的情况，结果是完全相同的。
对比boxFilter 归一化参数设为 true 和 false 的区别，中间为true，右边为false.

观察参数Ksize对处理结果的影响，中间的为Size(1, 9)，右边的为Size(9, 1)，可以看出纵向模糊和横向模糊的区别。不要认为Ksize的大小必须是奇数，它可以是偶数，而且是有效的。

#include "stdafx.h"
#include <opencv.hpp>
using namespace cv;int main()
{Mat m_SrcImg = imread("./MonaLisa.jpg", IMREAD_COLOR);imshow("原图", m_SrcImg);Mat m_DstImg;//blur(归一化方波）blur(m_SrcImg, m_DstImg,Size(7,7),Point(-1,-1));imshow("blur", m_DstImg);//观察参数Ksize对处理结果的影响blur(m_SrcImg, m_DstImg, Size(1, 9));imshow("blur2", m_DstImg);blur(m_SrcImg, m_DstImg, Size(9, 1));imshow("blur3", m_DstImg);//Ksize可以是偶数blur(m_SrcImg, m_DstImg, Size(9, 2));imshow("blur3", m_DstImg);//boxFilter(归一化参数为true，此时blur等同)boxFilter(m_SrcImg, m_DstImg, m_SrcImg.depth(), Size(3, 3), Point(-1, -1), true);imshow("boxFilter1", m_DstImg);//观察Ksize参数的变化对图像处理结果的影响boxFilter(m_SrcImg, m_DstImg, m_SrcImg.depth(), Size(3, 3),Point(-1,-1),false);imshow("boxFilter2", m_DstImg);waitKey(0);return 0;
}

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