经典图像自适应滤波python代码怎么写？

经典图像自适应滤波是指根据图像局部区域的统计信息，对该区域内的像素进行滤波。常用的经典图像自适应滤波算法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。下面是一个基于Python实现的经典图像自适应中值滤波的代码：

import cv2
import numpy as np

def adaptive_median_filter(img, max_window_size):
    # 获取图像的行数和列数
    rows, cols = img.shape

    # 初始化输出图像
    out = np.zeros((rows, cols), dtype=np.uint8)

    # 遍历每个像素
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            # 初始化窗口大小为3
            window_size = 3
            while window_size <= max_window_size:
                # 计算滑动窗口的上下左右边界
                top = i - (window_size // 2)
                bottom = i + (window_size // 2)
                left = j - (window_size // 2)
                right = j + (window_size // 2)

                # 处理边界情况
                if top < 0:
                    top = 0
                if bottom >= rows:
                    bottom = rows - 1
                if left < 0:
                    left = 0
                if right >= cols:
                    right = cols - 1

                # 获取当前窗口内的像素值
                window = img[top:bottom+1, left:right+1].flatten()

                # 计算窗口内像素的中值和均值
                median = np.median(window)
                mean = np.mean(window)

                # 如果当前像素值位于中值和均值之间，则输出中值
                if median < img[i, j] < mean:
                    out[i, j] = median
                    break

                # 如果当前窗口大小超过最大窗口大小，则输出中值
                if window_size == max_window_size:
                    out[i, j] = median
                    break

                # 增大窗口大小
                window_size += 2

    return out

# 载入图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 调用自适应中值滤波函数
out = adaptive_median_filter(img, 7)

# 显示原图和处理后的图像
cv2.imshow('Input', img)
cv2.imshow('Output', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上面的代码中，我们定义了一个`adaptive_median_filter`函数来实现自适应中值滤波。该函数接受两个参数，分别是输入图像和最大窗口大小。在函数中，我们首先初始化输出图像，然后遍历每个像素。对于每个像素，我们从窗口大小为3开始，逐渐增大窗口大小，直到达到最大窗口大小为止。在每个窗口内，我们计算窗口内像素的中值和均值，并根据中值和均值的大小关系来判断是否需要输出中值。如果当前窗口大小已经达到最大窗口大小，或者当前像素值位于中值和均值之间，则输出中值。最后，我们将处理后的图像返回给调用者。