读入data模块自带的coffee图像，输出其4 邻域均值图像。（每个像素的值为其4个邻域值的均值，从第2行计算到倒数第2行，第2列计算到倒数第2列。采用skimage库，matplotlib库，nu

为了读取`data`模块中的"coffee"图像，并计算并输出每个像素及其4邻域的均值，你可以按照以下步骤操作，假设你已经安装了`skimage`, `matplotlib`和`numpy`等库：

1. 导入必要的库：

import numpy as np
from skimage.io import imread
import matplotlib.pyplot as plt

2. 使用`imread`函数加载图像数据：

img = imread('coffee.jpg')  # 替换 'coffee.jpg' 为你实际的数据文件路径

3. 定义计算4邻域均值的函数：

def get_neighborhood_mean(img, x, y):
    neighborhood = img[y-1:y+2, x-1:x+2]  # 获取像素(x, y)及其4邻域
    return np.mean(neighborhood)

4. 创建一个新的数组来存储处理后的图像：

new_img = np.zeros_like(img)
rows, cols = img.shape[:2]
for row in range(1, rows - 1):  # 跳过第一行和最后一行
    for col in range(1, cols - 1):
        new_img[row][col] = get_neighborhood_mean(img, col, row)

5. 可视化结果：

plt.imshow(new_img, cmap='gray')
plt.show()

6. 如果你需要保存这个图像，可以加上：

plt.imsave('mean_coffee.jpg', new_img, cmap='gray')