python不调用库函数对图像进行中值滤波

以下是一种不调用库函数对图像进行中值滤波的方法：

import numpy as np
import cv2

def median_filter(image, kernel_size):
    # Pad image with zeros
    pad_width = kernel_size // 2
    padded_image = np.pad(image, pad_width, mode='constant')
    # Create empty output image
    output_image = np.zeros(image.shape)
    # Apply median filter
    for i in range(image.shape[0]):
        for j in range(image.shape[1]):
            roi = padded_image[i:i+kernel_size, j:j+kernel_size]
            output_image[i, j] = np.median(roi)
    return output_image

# Load image
image = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Apply median filter
filtered_image = median_filter(image, kernel_size=3)

# Display images
cv2.imshow('Original image', image)
cv2.imshow('Filtered image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个函数中，我们首先将图像用零填充，以便在边缘上进行滤波。然后，我们创建一个输出图像数组，其中每个像素将通过在其周围的区域计算中值而被计算出来。在对每个像素进行处理时，我们从输入图像中提取一个大小为 kernel_size x kernel_size 的区域，计算该区域的中值，并将该中值分配给输出图像中的像素。最后，我们返回输出图像。