用python写一个代码，要求：将原始的RBG图像灰度化、平滑处理、形态学操作去噪，计算最小的5个连通域面积的平均值作为面积最小值，再计算每个连通域的面积与面积最小值的比值k,根据k<1.3、1.3≤k<2.3、k≥2.3三种类别分成三个图像并展示。

在Python中，我们可以使用PIL库处理RGB图像，OpenCV库进行灰度化和平滑处理，以及skimage库来进行形态学操作。这里是一个简单的代码示例：

from PIL import Image
import cv2
import numpy as np
from skimage import measure

# 加载RGB图像
img_path = 'path_to_your_image.jpg'
rgb_img = Image.open(img_path).convert('RGB')  # 灰度化
gray_img = cv2.cvtColor(np.array(rgb_img), cv2.COLOR_RGB2GRAY)  # 转换成灰度图

# 平滑处理（例如用高斯滤波）
blur_img = cv2.GaussianBlur(gray_img, (5, 5), 0)

# 形态学操作去噪
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)
opening = cv2.morphologyEx(blur_img, cv2.MORPH_OPEN, kernel)

# 计算连通域
labels, num_features = measure.label(opening, background=0)
sizes = measure.regionprops(labels)

# 找到最小5个连通域的面积
sorted_sizes = sorted(sizes, key=lambda x: x.area)[:5]
min_area = sum([prop.area for prop in sorted_sizes]) / len(sorted_sizes)

# 计算k值并分类
for prop in sizes:
    k = prop.area / min_area
    if k < 1.3:
        category_img = np.where(labels == prop.label, prop.color, gray_img)  # 使用原图像颜色表示该区域
    elif 1.3 <= k < 2.3:
        category_img = np.where(labels == prop.label, [0, 255, 0], gray_img)  # 另一类颜色
    else:
        category_img = np.where(labels == prop.label, [255, 0, 0], gray_img)  # 第三类颜色

# 显示结果
for i, cat_img in enumerate([gray_img, category_img]):
    plt.subplot(1, 3, i + 1)
    plt.imshow(cat_img, cmap='gray')
    plt.title(f"Category {i+1}")

plt.show()