import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.signal as signal

# 加载图像
img_list = []
for i in range(1, 6):
    img_list.append(cv2.imread('image_' + str(i) + '.jpg'))

# 计算每一帧图像的梯度
img_grad_list = []
for img in img_list:
    img_grad_list.append(np.gradient(img))

# 计算每一帧图像的梯度的平方和
img_grad_sq_list = []
for img_grad in img_grad_list:
    img_grad_sq_list.append(np.square(img_grad))

# 计算每一帧图像的梯度的平方和的均值
img_grad_sq_mean = np.mean(img_grad_sq_list, axis=0)

# 计算每一帧图像的梯度的平方和的标准差
img_grad_sq_std = np.std(img_grad_sq_list, axis=0)

# 计算每一帧图像的梯度的平方和的标准化
img_grad_sq_norm = (img_grad_sq_list - img_grad_sq_mean) / img_grad_sq_std

# 计算每一帧图像的梯度的平方和的标准化的加权和
img_grad_sq_weighted_sum = np.sum(img_grad_sq_norm, axis=0)

# 计算每一帧图像的梯度的平方和的标准化的加权和的拉普拉斯算子
img_grad_sq_weighted_sum_laplacian = signal.laplace(img_grad_sq_weighted_sum, mode='wrap')

# 计算每一帧图像的梯度的平方和的标准化的加权和的拉普拉斯算子的正则化
img_grad_sq_weighted_sum_laplacian_norm = img_grad_sq_weighted_sum_laplacian / np.max(img_grad_sq_weighted_sum_laplacian)

# 计算每一帧图像