5*5几何均值滤波器python代码

这是一个使用 Python 实现 5*5 几何均值滤波器的例子：

import numpy as np

def geometric_mean_filter(image, kernel_size):
    # 创建一个零图像，用于存储滤波后的图像
    filtered_image = np.zeros(image.shape)

    # 获取图像的行数和列数
    rows, cols = image.shape

    # 获取滤波器的大小
    kernel_size = kernel_size

    # 计算滤波器的半径
    kernel_radius = kernel_size // 2

    # 遍历图像的每一行和每一列
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            # 初始化几何均值
            geometric_mean = 1

            # 遍历滤波器内的每一个像素
            for m in range(-kernel_radius, kernel_radius+1):
                for n in range(-kernel_radius, kernel_radius+1):
                    # 获取图像中对应的像素值
                    pixel = image[i+m, j+n]
                    # 计算几何均值
                    geometric_mean *= pixel

            # 计算滤波后的像素值
            filtered_image[i, j] = geometric_mean**(1/(kernel_size**2))

    return filtered_image

# 读入图像并转换为灰度图
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 调用几何均值滤波器函数
filtered_image = geometric_mean_filter(image, 5)

# 显示滤波后的图像
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们使用了 numpy 库来处理图像。我们首先创建了一个零图像，用于存储滤波后的图像。然后我们获取了图像的