本文介绍了Python在计算机视觉中用于去除噪声和平滑图像的平滑空间滤波器，包括线性（均值滤波器）和非线性（中值滤波器）滤波器的实现，并提供了测试示例。
Python 数字图像处理：平滑空间滤波器
数字图像处理是计算机视觉领域中的关键应用之一。平滑空间滤波器是数字图像处理中常用的一种方法，用于去除噪声和平滑图像。本文将介绍如何使用 Python 实现线性和非线性空间滤波器。
平滑空间滤波器可以分为线性和非线性两类。其中，线性滤波器是指输出像素值是由周围像素值的线性组合得到的滤波器；而非线性滤波器则不符合这种定义，通常利用像素点局部区域内的像素值进行排序和统计分析。
首先，我们来实现一个简单的线性空间滤波器，即均值滤波器。该滤波器是将每个像素值替换为其周围像素的平均值。
import cv2
import numpy as np
def mean_filter(image, kernel_size):
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