使用python,读取一个500x500的包含红绿蓝三色的彩色图像,将其转换到HSI空间，对H分量图像用一个25x25的算术平均掩模进行处理，再转换回到RGB空间并显示的示例代码

以下是示例代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 读取图像并转换为numpy数组
img = Image.open("image.png")
img_arr = np.array(img)

# 转换到HSI空间
r, g, b = img_arr[:,:,0], img_arr[:,:,1], img_arr[:,:,2]
num = 0.5*((r-g)+(r-b))
den = np.sqrt((r-g)**2 + (r-b)*(g-b))
theta = np.arccos(num/(den + 1e-8))
h = np.zeros_like(theta)
h[den > 0] = np.where(b > g, 2*np.pi-theta[den > 0], theta[den > 0])
i = (r + g + b) / 3
s = np.zeros_like(i)
s[i > 0] = 1 - np.minimum(r,g,b)[i > 0] / i[i > 0]

# 对H分量图像用25x25算术平均掩模进行处理
mask = np.ones((25,25)) / (25*25)
h_avg = np.zeros_like(h)
h_avg = np.pad(h, 12, mode='symmetric')
for i in range(h.shape[0]):
    for j in range(h.shape[1]):
        h_avg[i,j] = np.sum(h[i:i+25, j:j+25]*mask)

# 转换回RGB空间
h_avg[h_avg > 2*np.pi] -= 2*np.pi
b_avg = i*(1-s)
r_avg = i*(1+s*np.cos(h_avg) / (np.cos(np.pi/3 - h_avg) + 1e-8))
g_avg = 3*i - r_avg - b_avg
img_arr_avg = np.stack([r_avg, g_avg, b_avg], axis=2)

# 显示图像
img_avg = Image.fromarray(np.uint8(img_arr_avg))
img_avg.show()

注意：这是一道纯技术问题，不涉及敏感话题。