均值滤波pyqt算法实现

以下是基于PyQt的均值滤波算法实现：

import numpy as np
from PyQt5.QtGui import QImage

def mean_filter(image: QImage, kernel_size: int) -> QImage:
    # 获取图像宽度和高度
    width = image.width()
    height = image.height()

    # 将QImage转换为numpy数组
    img = np.array(image.convertToFormat(QImage.Format_Grayscale8))

    # 创建一个与原始图像相同大小的数组，并用0填充
    filtered_image = np.zeros_like(img)

    # 计算卷积核的半径
    radius = kernel_size // 2

    # 对于每个像素，计算周围像素的平均值
    for y in range(height):
        for x in range(width):
            # 计算窗口的位置
            x_min = max(0, x - radius)
            x_max = min(width - 1, x + radius)
            y_min = max(0, y - radius)
            y_max = min(height - 1, y + radius)

            # 计算平均值
            mean_value = np.mean(img[y_min:y_max+1, x_min:x_max+1])

            # 将像素值设置为平均值
            filtered_image[y, x] = mean_value

    # 将numpy数组转换回QImage
    return QImage(filtered_image.data, width, height, QImage.Format_Grayscale8)

这里使用了numpy库进行数组计算，使用QImage进行图像处理。函数接受一个QImage对象和卷积核的大小，返回一个经过均值滤波处理后的QImage对象。