利用Pvthon语言中的组合数据类型对学号和姓名进行存储， 并实现利用学号访问姓名和利用姓名访问学号的操作。

可以使用Python中的字典（dict）数据类型来存储学号和姓名的对应关系，下面是一个示例代码：

# 定义一个字典，存储学号和姓名的对应关系
students = {
    "1001": "张三",
    "1002": "李四",
    "1003": "王五",
    "1004": "赵六"
}

# 利用学号访问姓名
print(students["1001"])  # 输出：张三

# 利用姓名访问学号
for key, value in students.items():
    if value == "李四":
        print(key)  # 输出：1002

在这个示例中，我们使用了一个字典来存储学号和姓名的对应关系。我们可以通过字典的键（key）来访问对应的值（value），也可以通过遍历字典并判断值来访问对应的键。

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利用Pvthon算术运算符将一个三位数279反向输出

Python中可以使用取模运算 `%` 和整除运算 `//` 来实现一个三位数的反向输出。首先，我们将数字分为百位、十位和个位，然后逐位取出并拼接。以下是步骤：

1. 将原始三位数转换成字符串，这样可以直接按字符处理。
2. 分别计算个位、十位和百位，通过整除和取模操作获取。
3. 反转这三个部分，最后再把它们连接起来。

下面是一个简单的示例代码：

def reverse_three_digit(num):
    # 将数字转换为字符串
    num_str = str(num)
    
    # 取个位
    unit = num % 10
    # 取十位
    ten = (num // 10) % 10
    # 取百位
    hundred = num // 100
    
    # 反转并拼接
    reversed_num = str(hundred) + str(ten) + str(unit)
    
    return int(reversed_num)

# 示例
original_number = 279
reversed_number = reverse_three_digit(original_number)
print(f"原数 {original_number} 反向输出后为 {reversed_number}")

用pvthon编写程序利用h1模板对高 斯噪声进行平滑，分别对比模板大 1\3*3, 5*5, 7*7的效果

以下是使用Python编写的程序，用于对高斯噪声进行平滑并比较不同大小的模板效果：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并添加高斯噪声
img = cv2.imread('lena.jpg')
noise = np.random.normal(0, 50, img.shape)
img_noisy = np.clip(img.astype(np.float32) + noise, 0, 255).astype(np.uint8)

# 定义平滑函数
def smooth(img, kernel_size):
    # 构建平滑模板
    kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size, 0)
    kernel = np.outer(kernel, kernel)
    kernel /= np.sum(kernel)

    # 应用平滑模板
    result = np.zeros_like(img, dtype=np.float32)
    for c in range(3):
        result[:, :, c] = cv2.filter2D(img[:, :, c], -1, kernel)

    return result.astype(np.uint8)

# 平滑并显示图像
img_smooth_3 = smooth(img_noisy, 3)
img_smooth_5 = smooth(img_noisy, 5)
img_smooth_7 = smooth(img_noisy, 7)

cv2.imshow('Original', img)
cv2.imshow('Noisy', img_noisy)
cv2.imshow('Smooth 3x3', img_smooth_3)
cv2.imshow('Smooth 5x5', img_smooth_5)
cv2.imshow('Smooth 7x7', img_smooth_7)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的程序中，我们首先读取了一张图像，并添加了高斯噪声。然后，我们定义了一个名为“smooth”的函数，用于对图像进行平滑。该函数接受两个参数：输入图像和模板大小。它首先创建一个高斯模板，然后使用cv2.filter2D函数将其应用于输入图像的每个通道。最后，函数返回平滑后的图像。

我们使用三个不同大小的模板（3x3、5x5和7x7）对添加了高斯噪声的图像进行平滑，并将原始图像、带噪声的图像和平滑后的图像显示在屏幕上，以便比较它们之间的差异。您可以根据需要调整高斯噪声的标准差和模板大小来测试程序的效果。