python设计实现卷积操作的函数，卷积核空间尺寸kernel_size，卷积通道c，步长Stride，然后生成随机初始化，服从均值为0，方差为1的高斯分布的卷积核，对自选的灰度图像进行卷积，并输出卷积结果，显示图像。

你可以使用OpenCV库来实现卷积操作并显示图像。以下是一个示例函数，可以根据给定的参数进行卷积操作并显示图像：

import cv2
import numpy as np

def convolve(image, kernel_size, c, stride):
    # 生成随机初始化的卷积核
    kernel = np.random.normal(0, 1, size=(kernel_size, kernel_size))
    
    # 进行卷积操作
    result = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
    
    return result

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('path/to/your/image.png', 0)

# 调用卷积函数进行卷积操作并显示图像
result = convolve(image, kernel_size=3, c=1, stride=1)
cv2.imshow('Convolved Image', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个函数使用`np.random.normal`函数生成服从均值为0，方差为1的高斯分布的随机初始化卷积核。然后，使用`cv2.filter2D`函数进行卷积操作。最后，使用`cv2.imshow`函数显示卷积结果的图像。

你可以将灰度图像读取并传递给`image`参数，并根据你的需求设置`kernel_size`、`c`和`stride`的值来进行卷积操作。注意，这个示例中假设输入图像是灰度图像，如果你的图像是彩色的，你需要修改代码以适应多通道图像。