在python环境下，在给定图片后，编写代码完成cv2.blur（）和cv2.medianBlur（）和cv2.GaussianBlur（）内的卷积操作的函数，需包含for循环，函数的输入需要包括原始图像、卷积核、步长，并输出图像。

好的，您可以使用以下的代码实现卷积操作：

import cv2
import numpy as np

def convolve(image, kernel, stride):
    # 给定图像宽高，卷积核宽高
    h, w, _ = image.shape
    kh, kw = kernel.shape

    # 计算输出图像的宽高
    out_h = int((h - kh) / stride) + 1
    out_w = int((w - kw) / stride) + 1

    # 初始化输出图像
    out = np.zeros((out_h, out_w, 3))

    # 滑动窗口，对每个窗口进行卷积操作
    for y in range(out_h):
        for x in range(out_w):
            # 获取当前窗口，注意步长的影响
            window = image[y*stride:y*stride+kh, x*stride:x*stride+kw]

            # 计算卷积后的值
            conv_value = np.sum(window * kernel)

            # 将卷积后的值存入输出图像中
            out[y, x] = conv_value

    return out.astype(np.uint8)

# 调用方式举例
image = cv2.imread('lena.jpg')
kernel = np.ones((3, 3)) / 9  # 均值滤波器
stride = 1
out = convolve(image, kernel, stride)

# 对结果进行可视化展示
cv2.imshow('original', image)
cv2.imshow('blurred', out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

同理，通过更改卷积核即可实现不同的滤波效果，如cv2.medianBlur和cv2.GaussianBlur。