jupyter notebook实现均值滤波器

Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，可以用于数据分析、可视化和编程等任务。均值滤波器是一种常用的图像处理滤波器，用于平滑图像并减少噪声。

要在Jupyter Notebook中实现均值滤波器，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

2. 读取图像：

image = cv2.imread('image.jpg', 0)  # 读取灰度图像

3. 定义均值滤波器的大小：

kernel_size = 5  # 定义滤波器大小，例如5x5

4. 应用均值滤波器：

filtered_image = cv2.blur(image, (kernel_size, kernel_size))

5. 显示原始图像和滤波后的图像：

plt.subplot(121), plt.imshow(image, cmap='gray'), plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(filtered_image, cmap='gray'), plt.title('Filtered Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

这样就可以在Jupyter Notebook中实现均值滤波器了。