使用高斯滤波，卷积核大小为5*5，对1.jpg图像进行高斯滤波处理，显示原始图像和高斯滤波器处理后的图像,并保存高斯滤波器处理后的图像到图像1.jpg相同目录下，命名为1_gaussin.jpg。

首先，你需要安装Python的OpenCV库，然后按照以下步骤操作：

import cv2
import numpy as np

# 加载原始图像
img = cv2.imread('1.jpg')

# 定义高斯核，大小为5x5，标准差通常设为3，这会生成一个对称的圆形滤波器
kernel_size = (5, 5)
sigma = 3
gaussian_kernel = cv2.getGaussianKernel(kernel_size[0], sigma)

# 将高斯核展平成一维数组，以便于矩阵运算
gaussian_kernel = gaussian_kernel.flatten()

# 进行卷积操作，这里使用cv2.filter2D()函数
blurred_image = cv2.filter2D(img, -1, gaussian_kernel)

# 显示原始图像和模糊后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Blurred Image (Gaussian Filter)", blurred_image)

# 保存模糊后的图像
cv2.imwrite('1_gaussian.jpg', blurred_image)

# 等待用户按键，按任意键关闭窗口
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这个脚本会读取名为"1.jpg"的图像，应用一个5x5的高斯滤波器，然后显示处理前后的图像，并将处理后的图像保存为"1_gaussian.jpg"。