将一张灰度图片像素不均匀的地方用相邻均匀的像素代替代码

可以使用 Python 的 OpenCV 库来实现将一张灰度图片像素不均匀的地方用相邻均匀的像素代替的功能。以下是实现代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取灰度图片
img = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将图片转换为 numpy 数组
img = np.array(img)

# 获取图片的高度和宽度
h, w = img.shape

# 遍历每个像素点
for i in range(h):
    for j in range(w):
        # 判断当前像素是否为边缘像素
        if i == 0 or i == h - 1 or j == 0 or j == w - 1:
            continue
        # 判断当前像素是否为噪点
        if abs(int(img[i][j]) - int(img[i-1][j])) > 20 and abs(int(img[i][j]) - int(img[i][j-1])) > 20:
            # 计算相邻像素的均值
            mean = int((int(img[i-1][j]) + int(img[i][j-1]) + int(img[i+1][j]) + int(img[i][j+1])) / 4)
            # 用均值代替当前像素
            img[i][j] = mean

# 显示处理后的图片
cv2.imshow('processed image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们首先使用 cv2.imread() 函数读取了一张灰度图片，并将其转换为 numpy 数组。然后，我们遍历了每个像素点，判断当前像素是否为边缘像素和噪点，并计算其相邻像素的均值，最后用均值代替当前像素。最后，我们使用 cv2.imshow() 函数显示处理后的图片。执行上面的代码后，就可以将一张灰度图片像素不均匀的地方用相邻均匀的像素代替了。