在pycharm2023编码完成通过多幅图像平均去高斯白噪声，本节实验通过生成50幅添加了高斯白噪声的图像，并对这些图像求平均，来观察最终结果。，示例图片的文件路径为"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg"，请编码。

好的，我会为您编写代码实现这个操作。

首先，我们需要导入必要的库：numpy、cv2。

import numpy as np
import cv2

然后，我们读取示例图片并生成50幅添加高斯白噪声的图像。

img = cv2.imread(r"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg")

# 生成50幅添加高斯白噪声的图像
noisy_imgs = []
for i in range(50):
    noise = np.random.normal(0, 25, img.shape)
    noisy_img = np.clip(img + noise, 0, 255).astype(np.uint8)
    noisy_imgs.append(noisy_img)

接下来，我们将这50幅图像进行平均。

# 对50幅图像进行平均
mean_img = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32)
for noisy_img in noisy_imgs:
    mean_img += noisy_img.astype(np.float32)
mean_img /= len(noisy_imgs)
mean_img = mean_img.astype(np.uint8)

最后，我们将结果保存为一张图片。

cv2.imwrite("mean_img.jpg", mean_img)

完整代码如下：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread(r"C:\Users\27639\PycharmProjects\pythonProject\venv\class.jpg")

# 生成50幅添加高斯白噪声的图像
noisy_imgs = []
for i in range(50):
    noise = np.random.normal(0, 25, img.shape)
    noisy_img = np.clip(img + noise, 0, 255).astype(np.uint8)
    noisy_imgs.append(noisy_img)

# 对50幅图像进行平均
mean_img = np.zeros(img.shape, dtype=np.float32)
for noisy_img in noisy_imgs:
    mean_img += noisy_img.astype(np.float32)
mean_img /= len(noisy_imgs)
mean_img = mean_img.astype(np.uint8)

cv2.imwrite("mean_img.jpg", mean_img)

运行该代码，就可以得到一张去噪后的图片 mean_img.jpg。