对“xiaochou”图像采用陷波滤波器滤波去除噪声，已知它是（45度和-45度方向）周期噪声，要求显示去噪后图片，用Python写代码

在Python中，我们可以使用`scipy.signal`库中的`firwin`函数创建一个带通滤波器（因为陷波滤波器通常用于特定频率范围内的信号），然后通过`lfilter`函数对图像进行滤波处理。假设我们使用的是numpy数组表示图像。以下是基本步骤：

import numpy as np
from scipy import signal

# 假设 'xiaochou' 是一个二维numpy数组，代表原始图像
image = ... # load your image array here

# 定义陷波滤波器的参数，例如中心频率、带宽等
center_freqs = [np.pi / 4, -np.pi / 4]  # 45度和-45度对应的角度频率
bandwidths = [0.1 * (2 * np.pi), 0.1 * (2 * np.pi)]  # 假设带宽是总频率的10%
n_taps = int(2 * sum(bandwidths) / (min(center_freqs) - max(-center_freqs)))  # 滤波器长度足够覆盖整个带宽

# 创建低通滤波器
b, a = signal.firwin(n_taps, bandwidths, pass_zero=False, window='hann', center=True)

# 使用滤波器
filtered_image = signal.lfilter(b, a, image)

# 显示原图和去噪后的图像
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(8, 4))
axs[0].imshow(image, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Image')
axs[1].imshow(filtered_image, cmap='gray')
axs[1].set_title('Filtered Image')

for ax in axs:
    ax.axis('off')
plt.show()

这只是一个简化的示例，实际应用中可能需要调整滤波器参数以适应特定的噪声情况。如果你的`xiaochou`图像不是灰度图像，记得先转换为灰度图。此外，如果图像较大，处理可能会比较耗时，可以考虑分块处理。