用邻域平均进行彩色图像空间平滑滤波，并用roberts模板进行锐化。

好的，我可以给你一些参考代码。这里假设你已经将彩色图像读入到一个名为`img`的变量中，且为RGB三通道格式。

首先，定义邻域平均函数：

def neighborhood_average(img, x, y, radius):
    """
    对图像img在(x,y)位置的像素周围radius个像素的RGB值进行平均，返回平均后的RGB值
    """
    r_sum, g_sum, b_sum = 0, 0, 0
    count = 0
    for i in range(-radius, radius+1):
        for j in range(-radius, radius+1):
            if x+i < 0 or x+i >= img.shape[0] or y+j < 0 or y+j >= img.shape[1]:
                continue
            r_sum += img[x+i][y+j][0]
            g_sum += img[x+i][y+j][1]
            b_sum += img[x+i][y+j][2]
            count += 1
    r_avg = int(round(r_sum / count))
    g_avg = int(round(g_sum / count))
    b_avg = int(round(b_sum / count))
    return (r_avg, g_avg, b_avg)

然后，定义空间平滑函数：

def spatial_smoothing(img, radius):
    """
    对图像img进行空间平滑，半径为radius
    """
    smoothed_img = np.zeros_like(img)
    for i in range(img.shape[0]):
        for j in range(img.shape[1]):
            smoothed_img[i][j] = neighborhood_average(img, i, j, radius)
    return smoothed_img

最后，定义锐化函数，并使用Roberts算子进行锐化：

def sharpen(img):
    """
    对图像img进行锐化
    """
    sharpened_img = np.zeros_like(img)
    for i in range(1, img.shape[0]-1):
        for j in range(1, img.shape[1]-1):
            gx = img[i+1][j+1] - img[i][j]
            gy = img[i+1][j] - img[i][j+1]
            g = abs(gx) + abs(gy)
            sharpened_img[i][j] = img[i][j] + g
    return sharpened_img

现在你可以按照如下方式调用这些函数：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('your_image.jpg')

# 进行空间平滑
radius = 5
smoothed_img = spatial_smoothing(img, radius)

# 进行锐化
sharpened_img = sharpen(smoothed_img)

# 显示原图、平滑后的图和锐化后的图
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Smoothed Image', smoothed_img)
cv2.imshow('Sharpened Image', sharpened_img)
cv2.waitKey(0)

希望这可以帮到你！