可以给我一份用机器学习线性回归来给图片去噪的python代码吗

可以的，以下是一份基于机器学习的线性回归来给图片去噪的Python代码：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from skimage import io, color
import numpy as np

def noisy_image(image, noise=0.5):
    """
    添加噪声
    """
    return image + noise * np.random.randn(*image.shape)

def denoise_image(image):
    """
    使用线性回归去噪
    """
    m, n = image.shape
    X, y = [], []
    # 构造训练集和标签
    for i in range(1, m - 1):
        for j in range(1, n - 1):
            X.append([image[i-1][j], image[i][j-1], image[i][j], image[i][j+1], image[i+1][j]])
            y.append(image[i][j])
    # 训练模型
    model = LinearRegression()
    model.fit(X, y)
    # 预测
    denoised = np.zeros_like(image)
    for i in range(1, m - 1):
        for j in range(1, n - 1):
            p = model.predict([[image[i-1][j], image[i][j-1], image[i][j], image[i][j+1], image[i+1][j]]])
            denoised[i][j] = p
    return denoised

# 加载图片并加噪
image = color.rgb2gray(io.imread("example.jpg"))
noisy = noisy_image(image)
io.imshow(noisy)

# 去噪
denoised = denoise_image(noisy)
io.imshow(denoised)

注意，由于是基于线性回归来进行去噪，所以对于图像中过于复杂的噪声效果可能不是很好。