import tkinter as tk from tkinter import filedialog from PIL import ImageTk, Image # 创建窗口 window = tk.Tk() window.title("宝石预测") window.geometry("400x400") # 加载模型参数 para_state_dict = paddle.load("MyCNN") model = MyCNN() model.set_state_dict(para_state_dict) model.eval() # 加载标签字典 label_dict = train_parameters['label_dict'] # 创建预测函数 def predict(): # 获取待预测图片路径 img_path = filedialog.askopenfilename() img = Image.open(img_path) # 将处理后的图像数据转换为Image对象，并按照要求大小进行resize操作 img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert('RGB') img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR) img = np.array(img).astype('float32') img = img.transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img /= 255 # 像素值归一化 img = np.array([img]) # 进行预测 img = paddle.to_tensor(img) out = model(img) label = np.argmax(out.numpy()) result = label_dict[str(label)] # 显示预测结果 result_label.config(text="预测结果：{}".format(result)) # 显示待预测图片 img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200))) img_label.config(image=img) img_label.image = img # 创建选择图片按钮 select_button = tk.Button(window, text="选择图片", command=predict) select_button.pack(pady=20) # 创建待预测图片区域 img_label = tk.Label(window) img_label.pack() # 创建预测结果区域 result_label = tk.Label(window, font=("Helvetica", 16)) result_label.pack(pady=20) # 进入消息循环 window.mainloop() 给这段代码添加使用cv2的均值滤波对彩色图片进行降噪的功能

可以在预测函数predict()中添加使用cv2的均值滤波对彩色图片进行降噪的功能，具体代码如下：

import cv2

# 创建预测函数
def predict():
    # 获取待预测图片路径
    img_path = filedialog.askopenfilename()
    img = Image.open(img_path)

    # 均值滤波对彩色图片进行降噪
    img = cv2.blur(np.array(img), (5,5))

    # 将处理后的图像数据转换为Image对象，并按照要求大小进行resize操作
    img = Image.fromarray(np.uint8(img)).convert('RGB')
    img = img.resize((224, 224), Image.BILINEAR)
    img = np.array(img).astype('float32')
    img = img.transpose((2, 0, 1))  # HWC to CHW
    img /= 255                # 像素值归一化
    img = np.array([img])

    # 进行预测
    img = paddle.to_tensor(img)
    out = model(img)
    label = np.argmax(out.numpy())
    result = label_dict[str(label)]

    # 显示预测结果
    result_label.config(text="预测结果：{}".format(result))

    # 显示待预测图片
    img = ImageTk.PhotoImage(Image.open(img_path).resize((200, 200)))
    img_label.config(image=img)
    img_label.image = img

在预测函数中，先使用cv2的blur函数对彩色图片进行均值滤波降噪，然后再将处理后的图像数据转换为Image对象，并按照要求大小进行resize操作，最后进行预测并显示结果。