用邻域平均法对图像3进行去噪得到图像4，python

邻域平均法是一种常见的图像去噪技术，它通过计算像素周围的邻域区域内的像素值的平均来平滑图像并去除噪声。在Python中，我们可以利用OpenCV库来实现这一过程。以下是一个简单的步骤：

1. 导入必要的库：

import cv2
import numpy as np

2. 加载图像3：

image_3 = cv2.imread('path_to_image3', 0)  # 0表示灰度图像

3. 确定邻域大小（例如，3x3的窗口用于去噪）：

neighborhood_size = 3

4. 应用邻域平均滤波：

def average_neighbors(image, size):
    filtered_image = np.zeros_like(image)
    for i in range(1, image.shape[0] - 1):  
        for j in range(1, image.shape[1] - 1):  
            avg = np.mean(image[i-size:i+size+1, j-size:j+size+1])
            filtered_image[i, j] = avg
    return filtered_image

filtered_image_4 = average_neighbors(image_3, neighborhood_size)

5. 可能的话，将结果保存为新的图像文件：

cv2.imwrite('path_to_image4', filtered_image_4)