调入并显示原始图像； 2) 利用blur命令对图像进行均值滤波

好的，让我来回答您的问题。

针对您的问题，我假设您是在使用Python语言，因此我给出以下代码：

1. 调入并显示原始图像：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示原始图像
cv2.imshow('Original Image', img)

# 等待显示窗口被关闭
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`image.jpg`是您要调入的原始图像文件名。

2. 利用blur命令对图像进行均值滤波：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 对图像进行均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5, 5))

# 显示均值滤波后的图像
cv2.imshow('Blurred Image', blur_img)

# 等待显示窗口被关闭
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`(5, 5)`是均值滤波的核大小，可以根据需要进行调整。

希望以上代码能够回答您的问题。

相关问题

图像滤波:1)调入并显示原始图像；2)利用blur命令对图像进行均值滤波；3）利用GaussianBlur命令对噪声程度图像进行高斯滤波；4）创建窗口；4)显示图像。

以下是Python代码实现：

import cv2

# 读取原始图像
img = cv2.imread('original_image.jpg')

# 显示原始图像
cv2.imshow('Original Image', img)

# 进行均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5,5))

# 显示均值滤波后的图像
cv2.imshow('Blur Image', blur_img)

# 进行高斯滤波
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)

# 显示高斯滤波后的图像
cv2.imshow('Gaussian Blur Image', gaussian_img)

# 创建窗口并显示图像
cv2.namedWindow('Image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.imshow('Image', gaussian_img)

# 等待键盘输入，释放窗口并退出程序
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

注意：在运行代码前，请将代码中的 `original_image.jpg` 替换为你自己的图像文件名，并确保该文件与代码文件在同一目录下。

1) 调入并显示原始图像； 2) 利用blur命令对图像进行均值滤波； 3）利用GaussianBlur命令对噪声程度图像进行高斯滤波； 4）创建窗口； 4) 显示图像

以下是Python代码实现：

import cv2

# 读入原始图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 显示原始图像
cv2.imshow('Original Image', img)

# 均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5,5))

# 显示均值滤波后的图像
cv2.imshow('Mean Filtered Image', blur_img)

# 高斯滤波
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)

# 显示高斯滤波后的图像
cv2.imshow('Gaussian Filtered Image', gaussian_img)

# 创建窗口
cv2.namedWindow('Processed Image', cv2.WINDOW_NORMAL)

# 显示图像
cv2.imshow('Processed Image', gaussian_img)

# 等待用户按键退出程序
cv2.waitKey(0)

# 关闭所有窗口
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.blur()`函数实现均值滤波，第二个参数是滤波器的大小；`cv2.GaussianBlur()`函数实现高斯滤波，第二个参数是滤波器的大小，第三个参数是高斯核的标准差。`cv2.namedWindow()`函数创建窗口，`cv2.imshow()`函数显示图像。`cv2.waitKey(0)`等待用户按键，`cv2.destroyAllWindows()`关闭所有窗口。