数字图像处理中的邻域初步

在数字图像处理中，邻域操作是一种常见的技术，用于处理图像中的像素点及其周围的像素点。邻域操作的目的是通过分析和修改像素点的周围像素来改变图像的外观或提取图像中的特征。本文将介绍邻域操作的基本概念，并提供一些相关的源代码示例。

1. 邻域操作的基本概念
   在数字图像中，每个像素都有一个特定的位置和数值。邻域操作通过定义一个像素的邻域，将该像素及其周围的像素视为一个整体进行处理。通常，邻域操作使用一个固定大小的窗口或卷积核来表示邻域，该窗口或卷积核可以是一个正方形、矩形或圆形。

2. 常见的邻域操作
   2.1 平滑操作
   平滑操作旨在减少图像中的噪声或细节，并产生一个更加平滑的图像。常见的平滑操作包括均值滤波和高斯滤波。下面是一个使用均值滤波的示例代码：

import numpy as np
import cv2

def mean_filter(image,