python设定卷积核，将卷积核内的像素点的像素值排序，对像素值掐头去尾求中间数据平均值

可以使用numpy库中的sort()函数和mean()函数来实现这个需求。具体实现步骤如下：

1. 首先读取图像并将其转换为灰度图像。
2. 构建卷积核，可以使用numpy库中的zeros()函数创建一个全零矩阵，然后在矩阵中心放置卷积核内的像素点。
3. 将卷积核应用于图像，使用numpy库中的convolve2d()函数实现卷积操作。
4. 对卷积核内的像素值进行排序，可以使用sort()函数。
5. 掐头去尾，即去掉排序后的前几个和后几个像素值，具体掐头去尾的像素点个数可以根据实际情况来确定。
6. 对剩余的像素值求平均值，可以使用mean()函数。

下面是示例代码，可以供参考：

import numpy as np
from scipy.signal import convolve2d
import cv2

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 构建卷积核
kernel_size = 5
kernel = np.zeros((kernel_size, kernel_size))
kernel[int(kernel_size/2), :] = 1

# 应用卷积核
convolved = convolve2d(gray, kernel, mode='same')

# 对卷积核内的像素值进行排序
sorted_pixels = np.sort(convolved.flatten())

# 掐头去尾并求平均值
cut_len = 2
mean_value = np.mean(sorted_pixels[cut_len:-cut_len])

print(mean_value)

需要注意的是，这个方法只适用于卷积核内的像素点数量较少的情况，如果像素点数量很多，则需要使用更高效的算法来实现。