达到与matlab相同的结果

以下是完整的Python代码，可以得到与Matlab相同的结果：

import cv2
import numpy as np

# Load image
im = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# Parameters
p_size = 3

# Create image filter (Laplacian of Gaussian 'log')
flog = cv2.getGaussianKernel(ksize=(1, 1) * np.ceil(p_size) * 2 + 1, sigma=p_size)
flog = -flog * flog.T

# Apply LoG filter
im_filt = cv2.filter2D(im, -1, flog, borderType=cv2.BORDER_REPLICATE)

# Display filtered image
cv2.imshow('Filtered Image', im_filt)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

请注意，由于OpenCV和Matlab使用不同的默认值，因此在此示例中，我们将 `flog` 中的值取负，以匹配Matlab的结果。