python实现彩色图像自适应均值滤波器

彩色图像的自适应均值滤波器可以分别对每个通道（R、G、B）进行处理。下面是 Python 实现代码：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_mean_filter(img, kernel_size=3, delta=10):
    """
    彩色图像自适应均值滤波器
    :param img: 原图像
    :param kernel_size: 滤波器大小
    :param delta: 亮度差阈值
    :return: 滤波后的图像
    """
    # 分离通道
    b, g, r = cv2.split(img)
    # 对每个通道进行处理
    b = cv2.adaptiveThreshold(b, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, kernel_size, delta)
    g = cv2.adaptiveThreshold(g, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, kernel_size, delta)
    r = cv2.adaptiveThreshold(r, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, kernel_size, delta)
    # 合并通道
    img = cv2.merge([b, g, r])
    return img

其中，`cv2.adaptiveThreshold` 函数用于对单通道图像进行自适应阈值处理，`cv2.split` 函数将彩色图像分离为三个通道，`cv2.merge` 函数将处理后的三个通道合并为一张彩色图像。

调用示例：

img = cv2.imread('test.jpg')
result = adaptive_mean_filter(img)
cv2.imshow('original', img)
cv2.imshow('result', result)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

其中，`test.jpg` 是待处理的彩色图像。