请编写代码实现以下内容：SLIC算法分割图像为超像素，计算每个超像素的模糊度，并给出图像的模糊值

Slic (Simple Linear Iterative Clustering) 算法是一种基于区域的超像素分割方法，常用于图像处理领域，特别是为了提取图像特征。以下是使用Python和Scikit-image库实现Slic算法的基本步骤，包括计算每个超像素的模糊度：

from skimage.segmentation import slic
from skimage.color import rgb2lab
from skimage.filters import gaussian
import numpy as np

# 加载或创建图像
image = ... # 你需要的实际图像路径或numpy数组

# 转换为Lab颜色空间，有助于提取色彩信息
lab_image = rgb2lab(image)

# 设置Slic参数（数量、邻域大小等）
number_of_superpixels = 500
sigma = 1

# 进行SLIC分割
slic_img = slic(lab_image, n_segments=number_of_superpixels, sigma=sigma)

# 计算每个超像素的平均颜色（作为特征向量）
features = lab_image.reshape(-1, 3)[slic_img]

# 使用高斯滤波计算每个超像素的模糊程度
blurred_features = gaussian(features, sigma=2)

# 每个超像素的模糊度通常是高斯滤波后的均值
fuzziness = np.mean(blurred_features, axis=1)

# 图像的全局模糊值可以用所有超像素模糊度的平均值表示
image_fuzziness = np.mean(fuzziness)

print("Image Fuzziness:", image_fuzziness)

在这个例子中，`image_fuzziness`就是整个图像的模糊度。如果你需要进一步分析，可以对这个模糊度进行可视化或用作后续处理的基础。