优化这段代码import os import cv2 import numpy as np def MediumFilter(img_path='D:\pythonProject2\111.jpg'): img_src=cv2.imread(img_path) img=cv2.resize(src=img_src, dsize=(450, 450)) img=cv2.medianBlur(img, ksize=5) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('img_src', img_src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': print('Pycharm') MediumFilter()

这段代码可以进行如下优化：

1. 将图片路径作为参数传入函数中，而不是在函数内部指定。这样可以使代码更加灵活，适用于不同的图片路径。
2. 将图片大小的调整和中值滤波分开进行，这样可以更好地控制每个操作的效果。
3. 添加异常处理，以防止程序因为无法打开图片而崩溃。

重构后的代码如下：

import os 
import cv2 
import numpy as np 

def medium_filter(img_path):
    try:
        img_src = cv2.imread(img_path)
        img_resized = cv2.resize(src=img_src, dsize=(450, 450))
        img_filtered = cv2.medianBlur(img_resized, ksize=5)
        cv2.imshow('img_filtered', img_filtered)
        cv2.imshow('img_src', img_src)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

if __name__ == '__main__':
    img_path = 'D:\pythonProject2\111.jpg'
    medium_filter(img_path)

这样代码更加简洁、容错性更好、可读性更高。