请用vscode的opencv库，编写python代码实现以下功能，用户点击鼠标，利用摄像头抓拍一张图片，然后给抓拍到的图片添加高斯噪音，然后对图片进行均值滤波去噪，然后对图片进行一次sobel算子检测图片边缘，要求显示4张图片

要在VSCode中使用OpenCV库来实现这个功能，你需要安装`opencv-python`和`matplotlib`库。下面是一个简单的Python脚本示例，展示了如何完成这些步骤：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 初始化摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 使用默认摄像头，也可以指定摄像头ID

# 图像预处理函数
def add_noise_and_filter(img):
    # 添加高斯噪声
    noisy_img = img + np.random.normal(scale=50, size=img.shape)
    
    # 对图像进行均值滤波去噪
    blurred_img = cv2.blur(noisy_img, (5, 5))
    
    return blurred_img

# 主循环
while True:
    # 读取一帧
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # 点击事件
    click_pos = None
    while click_pos is None:
        cv2.imshow('Click to capture', frame)
        _, click_pos = cv2.waitKeyEx(-1) & 0xFF  # 等待用户点击

    # 在点击位置截图
    x, y = click_pos
    cropped_img = frame[y:y+100, x:x+100]  # 假设我们截取100x100像素区域

    # 应用操作并显示结果
    processed_img = add_noise_and_filter(cropped_img)
    sobel_img = cv2.Sobel(processed_img, cv2.CV_8U, 1, 1, ksize=3)  # 检测边缘

    fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 10))
    axs[0, 0].imshow(frame, cmap='gray')
    axs[0, 0].set_title('Original Captured Image')

    axs[0, 1].imshow(noisy_img, cmap='gray')
    axs[0, 1].set_title('Noisy Image')

    axs[1, 0].imshow(blurred_img, cmap='gray')
    axs[1, 0].set_title('Blurred Image')

    axs[1, 1].imshow(sobel_img, cmap='gray')
    axs[1, 1].set_title('Edge Detection (Sobel)')
    
    for ax in axs.flat:
        ax.axis('off')
    plt.tight_layout()

    plt.show()

# 关闭摄像头
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()