python实现均值滤波

在Python中，均值滤波是一种常见的图像处理技术，用于平滑图像并减少噪声。它通过计算像素周围一小区域内的像素值的平均来替换中心像素值。NumPy库提供了方便的方法来实现这个过程。

以下是使用Python和NumPy实现均值滤波的基本步骤：

import numpy as np

def mean_filter(image, kernel_size):
    # 创建一个与输入图像大小相适应的均值滤波器
    filter_kernel = np.ones((kernel_size, kernel_size), dtype=np.float32) / (kernel_size**2)
    
    # 对于图像中的每个像素，获取其周围的像素值
    filtered_image = np.empty_like(image)
    for i in range(filter_kernel.shape):
        for j in range(filter_kernel.shape):
            filtered_image[i:kernel_size+i, j:kernel_size+j] = image[i:kernel_size+i, j:kernel_size+j] * filter_kernel
    
    return filtered_image

# 示例：假设你有一个名为image的二维数组表示图像数据
image = np.random.rand(100, 100)  # 生成随机图像
filtered_image = mean_filter(image, 3)  # 使用3x3的滤波器