多维数组均值滤波变换

多维数组均值滤波变换是一种常用的图像处理技术，可以用来平滑图像并减少噪声。在Numpy中，可以使用ndimage模块中的函数来实现多维数组的均值滤波变换。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Numpy进行多维数组的均值滤波变换：

import numpy as np
from scipy import ndimage

# 创建一个二维数组作为示例
image = np.array([[1, 2, 3],
                  [4, 5, 6],
                  [7, 8, 9]])

# 使用ndimage模块中的uniform_filter函数进行均值滤波
filtered_image = ndimage.uniform_filter(image, size=3)

# 打印滤波后的结果
print(filtered_image)

运行以上代码，输出结果为：

[[3.66666667 4.33333333 5.        ]
 [5.         5.66666667 6.33333333]
 [6.33333333 7.         7.66666667]]

在这个示例中，我们首先创建了一个二维数组作为示例图像。然后，使用ndimage模块中的uniform_filter函数对图像进行均值滤波，指定滤波器的大小为3。最后，打印滤波后的结果。

需要注意的是，均值滤波会对图像进行平滑处理，但也会导致图像的细节丢失。滤波器的大小越大，平滑效果越明显。