均值滤波python代码

以下是一个使用均值滤波的简单Python代码示例：

import numpy as np
import cv2

def mean_filter(image, kernel_size):
    # 获取图像的高度和宽度
    height, width = image.shape[:2]
    # 创建一个和原图像相同大小的零矩阵
    filtered_image = np.zeros_like(image)

    # 计算卷积核的边界
    border = kernel_size // 2

    # 对每个像素进行滤波
    for i in range(border, height - border):
        for j in range(border, width - border):
            # 获取感兴趣区域（ROI）
            roi = image[i - border: i + border + 1, j - border: j + border + 1]
            # 计算ROI的均值
            mean_value = np.mean(roi)
            # 将均值赋给滤波后的像素
            filtered_image[i, j] = mean_value

    return filtered_image

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 指定卷积核大小
kernel_size = 3

# 使用均值滤波
filtered_image = mean_filter(image, kernel_size)

# 显示原始图像和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请确保安装了NumPy和OpenCV库，并将输入图像路径替换为实际图像路径。这段代码将读取一张灰度图像，应用均值滤波，并显示原始图像和滤波后的图像。