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），用skimage写代码

在Python中，你可以使用`skimage.io`模块来加载图片，然后利用`skimage.measure.block_reduce`函数来计算每个像素及其周围四个邻域的平均值。以下是一个示例代码片段：

from skimage import io, measure
import numpy as np

# 加载coffee图像
img = io.imread('coffee.jpg')  # 替换为实际的图像路径

# 确保输入是numpy数组
img = img.astype(np.float64)

# 定义邻域大小（这里是4x4）
neighborhood_size = (4, 4)

# 计算4邻域均值，注意边界处理，这里采用反向填充
reduced_img = measure.block_reduce(img[1:-1, 1:-1], neighborhood_size, np.mean,
                                  cval=img[0, 0])  # 用第一行第一列的值作为填充值

# 打印或保存结果
print(reduced_img)
# 或者将reduced_img保存为新的图像
io.imsave('mean_cooffee.jpg', reduced_img)  # 替换为你想要保存的文件名

在这个例子中，我们先加载图像数据，然后通过`block_reduce`函数，对每一行、每一列（除了边缘部分因为不足4个邻域）进行4x4大小区域的均值计算。注意边界处理时，我们使用了cval参数来填充边缘像素，使其能参与邻域内平均。