写一个程序：统计RGB图像中所有的轮廓大小并计算所有轮廓的平均值根据将原图中轮廓小于该平均值的图像部分去除只保留轮廓大于平均值的部分并保存

下面是一个用Python编写的程序，可以实现统计RGB图像中所有轮廓的大小，并计算所有轮廓的平均值。然后根据平均值，将原图中轮廓小于该平均值的图像部分去除，只保留轮廓大于平均值的部分，并保存。

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
image = cv2.imread('image.jpg')

# 将图像转为灰度图
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 使用Canny边缘检测算法获取轮廓
edges = cv2.Canny(gray, 100, 200)

# 查找轮廓
contours, _ = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 统计轮廓大小，并计算平均值
contour_sizes = [cv2.contourArea(contour) for contour in contours]
average_size = np.mean(contour_sizes)

# 创建一个空白图像，用于保存保留的轮廓部分
result = np.zeros_like(image)

# 根据平均值，去除小于平均值的轮廓部分，并保留大于平均值的部分
for contour in contours:
    if cv2.contourArea(contour) > average_size:
        cv2.drawContours(result, [contour], -1, (255, 255, 255), -1)

# 保存结果图像
cv2.imwrite('result.jpg', result)

请注意，以上代码中的image.jpg是输入的图像文件，result.jpg是保存的结果图像文件，你需要将其替换为你自己的图像文件路径