编写程序，对一副彩色图像进行灰度化、二值化、均值化操作。 2. 编写程序，对图像进行4邻域连通区域标记 (connected component labeling, CCL) fRiF. 输入图像1 输入图像2：连通区域标记

1. 对于彩色图像的处理，首先需要将其转换为灰度图像。在Python中，可以使用PIL（Pillow库）来进行这个操作。例如：

from PIL import Image

def grayscale_image(image_path):
    with Image.open(image_path) as img:
        gray_img = img.convert('L')
    return gray_img

接下来，为了进行二值化，你可以选择基于阈值的处理，比如Otsu's thresholding算法，或者自定义的阈值设置：

from skimage import exposure

def binary_threshold(gray_img, threshold_method='otsu'):
    if threshold_method == 'otsu':
        binary_img = gray_img > exposure.otsu(gray_img)
    else:
        # 自定义阈值
        binary_img = gray_img > 100  # 假设100是一个合适的阈值
    return binary_img

对于均值化，通常是平滑图像的一种方式，可以用PIL的filter函数实现平均滤波：

def mean_filter(binary_img, kernel_size=3):
    blurred_img = binary_img.filter(ImageFilter.MedianFilter(kernel_size))
    return blurred_img

2. 进行4邻域连通区域标记（Connected Component Labeling, CCL），可以使用OpenCV的`cv2.connectedComponentsWithStats`函数。这里给出一个简单的示例：

import cv2
import numpy as np

def ccl(image_path):
    img = cv2.imread(image_path, 0)  # 读取灰度图像
    labeled_img, num_labels = cv2.connectedComponents(img)
    
    # 可能会添加区域统计信息，如面积、中心等
    stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(labeled_img)

    return labeled_img, num_labels, stats, centroids

对于输入的两个图像，你需要分别对它们进行上述步骤。如果你想要将这两个过程合并到一个文件中，可以考虑创建函数组合：

def process_images(image1_path, image2_path):
    gray1 = grayscale_image(image1_path)
    binary1 = binary_threshold(gray1)
    mean1 = mean_filter(binary1)
    labeled1, _, _, _ = ccl(mean1)

    # 同样的步骤对image2进行处理...
    gray2, binary2, mean2, labeled2 = ...
    # 返回结果