请用python实现自适应中值滤波

好的，请稍等，以下是Python实现自适应中值滤波的代码：

import numpy as np
import cv2

def adaptive_median_filter(img, max_window_size):
    # 复制原图像，作为输出结果
    out_img = img.copy()
    # 获取图像的行列数
    rows, cols = img.shape
    # 计算中心点的位置
    center_pos = max_window_size // 2
    
    for i in range(center_pos, rows - center_pos):
        for j in range(center_pos, cols - center_pos):
            # 以当前像素点为中心，获取像素值所在窗口
            window = img[i - center_pos:i + center_pos + 1, j - center_pos:j + center_pos + 1]
            # 获取窗口内的像素值
            window_values = window.flatten()
            # 对窗口内的像素值进行排序
            window_values.sort()
            # 计算窗口内像素值的中值
            median_value = window_values[max_window_size // 2]
            # 计算窗口内像素值的中值与最小值、最大值之间的差值
            max_diff = window_values[max_window_size - 1] - window_values[0]
            # 如果差值小于等于某个阈值，则使用中值作为当前像素点的像素值
            if max_diff <= 50:
                out_img[i, j] = median_value
            else:
                # 如果差值大于阈值，则递增窗口大小，并重复上述步骤
                for k in range(3, max_window_size, 2):
                    window = img[i - k // 2:i + k // 2 + 1, j - k // 2:j + k // 2 + 1]
                    window_values = window.flatten()
                    window_values.sort()
                    median_value = window_values[k // 2]
                    max_diff = window_values[k - 1] - window_values[0]
                    if max_diff <= 50:
                        out_img[i, j] = median_value
                        break
            
    return out_img

希望能对您有所帮助！