请解释如何在C++中利用OpenCV3的boxFilter函数对图像进行模糊处理，并提供相应的代码示例？

在C++中，通过OpenCV库实现图像模糊处理是一个常见的实践任务，特别是使用boxFilter函数。boxFilter函数是一个基本的图像处理工具，它通过计算像素及其邻域内的平均值来模糊图像。为了有效地使用这个函数，你首先需要确保你的开发环境中已经安装并配置好了OpenCV3库。

参考资源链接：[C++ OpenCV3入门：boxFilter函数使用教程](https://wenku.csdn.net/doc/83scm0m3xg?spm=1055.2569.3001.10343)

为了帮助你更好地理解如何在C++中使用boxFilter函数，推荐查看资源《C++ OpenCV3入门：boxFilter函数使用教程》。这份教程不仅涵盖了boxFilter函数的基础知识，还包括了一个完整的示例代码，指导你如何在实际项目中应用这一函数。

具体来说，使用boxFilter函数模糊图像的步骤如下：
1. 包含必要的OpenCV头文件：#include <opencv2/opencv.hpp>。
2. 读取原始图像到cv::Mat对象中。
3. 创建一个与原图像同类型、大小的cv::Mat对象用于存放模糊后的图像。
4. 使用boxFilter函数进行模糊处理，将原始图像作为输入，将步骤3创建的cv::Mat对象作为输出。
5. 显示原始图像和模糊后的图像进行对比。

下面是使用boxFilter函数进行图像模糊处理的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    // 读取图像
    cv::Mat srcImage = cv::imread(

参考资源链接：[C++ OpenCV3入门：boxFilter函数使用教程](https://wenku.csdn.net/doc/83scm0m3xg?spm=1055.2569.3001.10343)