读取一幅灰度图像，使用99的盒状滤波器对其进行滤波，显示原始图像及滤波后的图像。

在计算机视觉和图像处理中，读取灰度图像并应用9x9的盒状滤波器是一种常见的预处理步骤，其目的是平滑图像、去除噪声或进行低通滤波。以下是使用Python的OpenCV库完成这个任务的一般步骤：

1. **导入所需的库**：

   import cv2
   import numpy as np

2. **读取灰度图像**：

   img = cv2.imread('input_image_path', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. **检查图像是否成功加载**：

   if img is None:
       print("无法打开图片")
       exit()

4. **定义9x9的卷积核（即过滤器）**，对于箱型滤波器通常是一个简单的全1矩阵表示均值操作：

   kernel = np.ones((9, 9), dtype=np.float32) / 81

5. **对图像应用滤波器（使用`cv2.filter2D()`函数）**：

   filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

6. **显示原始图像和滤波后的图像**：

   cv2.imshow("Original Image", img)
   cv2.imshow("Filtered Image", filtered_img)
   cv2.waitKey(0) # 等待用户按键，0表示无限等待
   cv2.destroyAllWindows() # 关闭所有窗口

在这个过程中，原始图像会被滤波器"涂抹"，边缘会变得模糊，而高斯噪声等小型细节会被平滑掉。注意，实际操作中可能需要调整卷积核的大小和权重以获得所需的效果。