import torchvision.transforms as Tself.gaussian = T.GaussianBlur(11, (0.1, 2.0)) 改成cv2

`PyTorch`中的`torchvision.transforms`库主要用于处理PIL格式的图像，但如果你想要在OpenCV（`cv2`）环境中实现类似的功能，比如高斯模糊，你可以直接使用`cv2`自带的函数。

在`cv2`中创建高斯模糊操作可以这样实现：

import cv2

gaussian_blur = lambda img, kernel_size=(11, 11), sigmaX=0.1: cv2.GaussianBlur(img, (kernel_size[0], kernel_size[1]), sigmaX)

# 假设你有一个OpenCV格式的图像
cv_image = ...  # 替换成实际的OpenCV图像变量

# 应用高斯模糊
blurred_cv_image = gaussian_blur(cv_image)

这里的`gaussian_blur`函数接受一个OpenCV图像`img`和高斯核大小`(kernel_size)`以及标准差`sigmaX`作为参数，返回模糊后的图像。

请注意，由于`torchvision.transforms.GaussianBlur`是基于随机概率应用的，而`cv2.GaussianBlur`则是确定性的，所以在转换时可能需要调整逻辑以适应不同的需求。