用Python中的pyFITS计算图像的平均值

我试图为随机文本制作一个QR，用ImageFilter模糊它，然后找到未失真图像的“平均值”，并将其从失真图像的“平均值”中去掉

我找到了pyFITS，但我对它如何收集图像数据感到困惑，以下是我的代码：

def show_image1(filename):
     IM=Image.open(filename)
     IM.show()

    QR = "HIDUGHEDG[REJG[ERWJGFERWJ[GJREJGE[RJ[]]]]]"


if __name__ == "__main__":
    myqr = qrcode.make(QR)
    #myqr.show()
    myqr.save("myqr4.png") 



file1 = 'myqr4.png'

ima = pyfits.getdata('myqr4.jpg')

#blurred  = ndimage.gaussian_filter(file1, sigma=3)



im = Image.open('myqr4.png')
im2 = im.convert('RGBA')
im3 = im2.filter(ImageFilter.BLUR)
scipy.misc.imsave('blurred.jpg', im3)
im_blur = Image.open('blurred.jpg')
im_blur.show()

im = pyfits.getdata('blurred.jpg')

print ima - im

理想情况下，我希望使用

#blurred  = ndimage.gaussian_filter(file1, sigma=3)

但它会显示“未定义的名称”ndimage，即使我使用import scipy.ndimage导入了它

但无论如何，我想把

sigma = x

然后在1和5之间循环x（sigma）值，然后显示每个扭曲图像的平均值，这可能吗

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感谢您在这方面提供的帮助。

如果您想计算图像的平均值，请将scipy库与python结合使用。 示例代码：-

from scipy import misc
image_name = 'Birds.jpg'
calc_mean = misc.imread(image_name)
print calc_mean.mean()