请帮我设计一段python代码能够实现以下要求： 1、根据自适应滤波的基本原理，设计一种可较好保留纹理细节的自适应中值滤波器对 3.JPG图像进行恢复并显示原图像和恢复后的图像

为了帮助您实现这个需求，我们将使用Python的OpenCV库来进行图像处理，特别是自适应中值滤波。首先，确保您已经安装了`opencv-python`库。如果没有，可以使用pip进行安装：

pip install opencv-python

下面是一个简单的Python代码示例，它将读取一张图片，应用自适应中值滤波器，并保存恢复后的结果：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_median_filter(image_path, output_path):
    # 读取图像
    original_image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    if original_image is None:
        print("无法加载图像，请检查路径是否正确")
        return

    # 计算自适应滤波器的大小，这通常取决于图像的分辨率和所需的细节保留程度
    kernel_size = (30, 30)  # 可以根据需要调整

    # 应用自适应中值滤波
    adaptive_filter = cv2.adaptiveMedianFilter(original_image, kernel_size)

    # 显示原图和恢复后的图像
    side_by_side = np.hstack((original_image, adaptive_filter))
    cv2.imshow('Original vs Filtered Image', side_by_side)

    # 保存恢复后的图像
    cv2.imwrite(output_path, adaptive_filter)
    cv2.waitKey(0)  # 等待用户按键，按任意键关闭窗口
    cv2.destroyAllWindows()

# 使用您的输入图像路径
input_image = "3.JPG"  # 替换为实际的图像文件路径
output_image = "recovered_3.JPG"  # 输出恢复后的图像文件名

adaptive_median_filter(input_image, output_image)

在这个例子中，我们假设`image_path`是输入的3.jpg图像路径，`output_path`是你想要保存恢复后图像的位置。请替换这两个路径为你实际的文件路径。