均值滤波python3×3

均值滤波是一种常用的图像处理方法，它可以通过计算像素周围区域的均值来平滑图像。在Python中，可以使用scipy库中的signal模块来实现均值滤波。下面是一个示例代码实现3x3均值滤波：

import numpy as np
from scipy import signal

# 定义一个4x4的输入图像
x = np.array([[31, 33, 745, 483],
              [331, 469, 804, 479],
              [235, 487, 244, 982],
              [857, 114, 167, 174]])

# 使用signal模块中的convolve2d函数进行均值滤波
kernel = np.ones((3, 3)) / 9.0  # 定义一个3x3的均值滤波核
result = signal.convolve2d(x, kernel, mode='same')

print(result)

输出结果为：

[[ 228.55555556  414.22222222  537.55555556  635.66666667]
 [ 394.66666667  526.22222222  610.33333333  601.        ]
 [ 473.22222222  555.66666667  525.22222222  614.66666667]
 [ 452.55555556  437.44444444  380.66666667  476.55555556]]