在pycharm2023编码完成通过多幅图像平均去高斯白噪声，本节实验通过生成50幅添加了高斯白噪声的图像，并对这些图像求平均，来观察最终结果，本次实验提供函数：import numpy as np 1、np.random.normal(loc=0,scale=1e-2,size=shape) 生成一个正态分布，参数size(int 或者整数元组)：输出的值赋在shape里，默认为None。 2、np.pad(array，pad_width，mode) array：要填充的numpy数组【要对谁进行填充】pad_width：每个轴要填充的数据的数目【每个维度前、后各要填充多少个数据】 mode：填充的方式【采用哪种方式填充】 3、np.zeros_like(array,dtype=float) 返回给定array形状和类型的数组，即给定数组，并带有0。 4、np.median() 求中位数，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码。

好的，以下是对应的Python代码：

import numpy as np
import cv2

# 生成50幅添加高斯白噪声的图像
images = []
for i in range(50):
    img = cv2.imread("C:\\Users\\27639\\PycharmProjects\\pythonProject\\venv\\class.jpg")
    noise = np.random.normal(loc=0, scale=1e-2, size=img.shape)
    img = img + noise
    img = np.clip(img, 0, 255).astype(np.uint8)
    images.append(img)

# 对这些图像求平均
result = np.zeros_like(images[0], dtype=float)
for img in images:
    result += img.astype(float)
result /= len(images)
result = np.clip(result.round(), 0, 255).astype(np.uint8)

# 显示结果
cv2.imshow("result", result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码会读取一张名为`class.jpg`的图片，并生成50张添加了高斯白噪声的图片。然后，对这50张图片进行平均处理，得到最终结果。最后，将结果显示出来。