将高斯滤波和中值滤波结合，python不用opencv

可以使用scipy库中的`gaussian_filter`和`median_filter`函数来实现高斯滤波和中值滤波的结合。

具体实现代码如下：

import numpy as np
from scipy.ndimage import gaussian_filter, median_filter

def hybrid_filter(image, ksize, sigma):
    """
    高斯中值混合滤波
    :param image: 待滤波图像
    :param ksize: 滤波核大小
    :param sigma: 高斯滤波标准差
    :return: 滤波后的图像
    """
    # 高斯滤波
    gaussian = gaussian_filter(image, sigma=sigma, mode='reflect')
    # 中值滤波
    median = median_filter(image, size=ksize, mode='reflect')
    # 混合滤波
    hybrid = np.zeros_like(image)
    for i in range(image.shape[0]):
        for j in range(image.shape[1]):
            if abs(image[i, j] - median[i, j]) < abs(image[i, j] - gaussian[i, j]):
                hybrid[i, j] = median[i, j]
            else:
                hybrid[i, j] = gaussian[i, j]
    return hybrid

其中，`ksize`表示中值滤波核大小，`sigma`表示高斯滤波标准差。在混合滤波中，对于每个像素点，判断它与中值滤波结果和高斯滤波结果的差值大小，选择差值较小的作为最终结果。