python图像均值滤波

在Python中，图像均值滤波是一种常见的数字信号处理技术，用于平滑图像并减少噪声。它通过计算每个像素周围邻域的平均值来替换该像素的值。NumPy库提供了一个方便的功能来进行这一操作。

使用PIL（Python Imaging Library）或者OpenCV库可以轻松实现图像均值滤波：

from PIL import ImageFilter

# 加载图像
image = Image.open('example.jpg')

# 应用均值滤波
filtered_image = image.filter(ImageFilter.MedianFilter(size=3)) # size参数决定邻居像素的数量，默认为3x3

# 或者使用OpenCV
import cv2
image_array = cv2.imread('example.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 需要读取为灰度图
blurred_image = cv2.blur(image_array, (3, 3))  # 使用(3, 3)表示3x3大小的均值滤波窗口

# 保存处理后的图像
filtered_image.save('filtered_example.jpg')