定义卷积核，将卷积核内的像素点的rgb值分别进行排序并掐头去尾，求中间数据的平均值，并将卷积核内的像素值赋值为这一平均值以实现滤波python

可以使用NumPy库中的sort()函数和mean()函数来实现这个功能，具体代码如下：

import numpy as np

def convolution(image, kernel):
    height, width, channels = image.shape
    kernel_size = kernel.shape[0]
    padding_size = kernel_size // 2
    filtered_image = np.zeros((height, width, channels), dtype=np.uint8)
    for i in range(padding_size, height - padding_size):
        for j in range(padding_size, width - padding_size):
            kernel_pixels = []
            for k in range(-padding_size, padding_size + 1):
                for l in range(-padding_size, padding_size + 1):
                    pixel = image[i + k, j + l]
                    r, g, b = pixel
                    kernel_pixels.append((r, g, b))
            kernel_pixels = np.array(kernel_pixels)
            kernel_pixels.sort(axis=0)
            kernel_pixels = kernel_pixels[1:-1]
            average_color = kernel_pixels.mean(axis=0)
            filtered_image[i, j] = average_color.astype(np.uint8)
    return filtered_image

其中，image为原始图像，kernel为卷积核。对于每个像素点，先将卷积核内的像素点的rgb值分别进行排序并掐头去尾，然后求中间数据的平均值，最后将卷积核内的像素值赋值为这一平均值即可。