openCV编写最大11×11的高斯模版计算函数，并生成的3×3的高斯模版。其中，参数ksize=3、sigma=0.8。

在OpenCV中，我们可以使用`getGaussianKernel()`函数来生成指定大小和标准差的高斯模板。不过，这个函数默认生成的是3x3的模板，如果你需要一个更大的11x11模板并且将其转化为3x3，你需要自己计算并调整。

首先，对于生成11x11的高斯模板，你可以创建一个大的矩阵，然后填充高斯核。然后，你可以通过切割或截取的方式得到3x3的部分。但由于OpenCV库本身并不提供直接生成特定大小和步长的高斯滤波器的能力，我们需要自己实现这一步骤。以下是一个简单的Python示例：

import cv2
import numpy as np

# 定义高斯核大小和标准差
ksize = (11, 11)
sigma = 0.8

# 计算高斯核的标准差乘以2的整数倍，以保持足够的分辨率
sigma *= 2 * int(np.ceil(1 / sigma)) - 1

# 使用numpy的gaussian_filter函数生成大尺寸的高斯核
gaussian_large = cv2.getGaussianKernel(ksize[0], ksize[1], sigma)

# 然后我们只保留中心3x3的部分作为新的小高斯核
gaussian_small = gaussian_large[int((ksize[0] - 1) / 2):int((ksize[0] + 1) / 2),
                              int((ksize[1] - 1) / 2):int((ksize[1] + 1) / 2)]

# 注意，由于OpenCV中的高斯核是对称的，所以实际上我们只需要保存上三角部分
gaussian_3x3 = gaussian_small[:3, :3]

print("3x3的高斯模板:")
print(gaussian_3x3)