cv2.blur()的具体实现代码

`cv2.blur()`函数的具体实现代码如下：

def blur(src, ksize, dst=None, anchor=None, borderType=None):
    # 获取输入图像的通道数和数据类型
    dtype = src.dtype
    channels = cv2.extractChannel(src, -1)

    # 创建输出图像
    if dst is None:
        dst = np.empty_like(src)

    # 计算滤波器的大小和半径
    ksize = cv2._normalizeSize(ksize, src)
    krows, kcols = ksize
    krows2, kcols2 = (krows // 2), (kcols // 2)

    # 计算滤波器中心点的位置
    if anchor is None:
        anchor = (-1, -1)
    else:
        anchor = cv2._normalizeAnchor(anchor, kcols2, krows2)

    # 对每个像素进行滤波操作
    for i in range(channels.shape[0]):
        channel = channels[i]

        for y in range(dst.shape[0]):
            for x in range(dst.shape[1]):
                # 计算滤波器在当前位置的卷积值
                s = 0
                for ky in range(krows):
                    for kx in range(kcols):
                        ix = x + kx - kcols2 + anchor[0]
                        iy = y + ky - krows2 + anchor[1]
                        if 0 <= iy < channels.shape[1] and 0 <= ix < channels.shape[2]:
                            s += channel[iy, ix]

                # 计算平均值并赋值给输出图像
                dst[y, x, i] = np.round(s / (krows * kcols)).astype(dtype)

    # 处理边界
    cv2._borderInterpolate(dst, (krows2, kcols2), borderType)

    return dst

在上面的代码中，我们首先获取输入图像的通道数和数据类型，然后创建输出图像。接着，计算滤波器的大小和半径，并计算滤波器中心点的位置。最后，对每个像素进行滤波操作，计算平均值并赋值给输出图像，最后处理边界并返回输出图像。

需要注意的是，这里的实现代码并不是完整的，省略了部分边界处理和异常处理的代码。