找到当前灰度图像的模糊块的像素值

找到当前灰度图像的模糊块的像素值，可以通过以下步骤实现：

1. 对图像进行高斯模糊，以便更好地检测模糊块。可以使用 `cv2.GaussianBlur()` 函数实现高斯模糊。

2. 对图像进行二值化处理，将模糊块转换为白色，其他区域转换为黑色。可以使用 `cv2.threshold()` 函数实现二值化处理。

3. 对二值化后的图像进行轮廓检测，找到模糊块的轮廓。可以使用 `cv2.findContours()` 函数实现轮廓检测。

4. 对模糊块轮廓内的像素进行统计，找到模糊块的像素值。可以使用 `cv2.mean()` 函数实现像素值统计。

下面是Python代码实现：

import cv2

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图像进行高斯模糊，以便更好地检测模糊块
img_blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 对图像进行二值化处理，将模糊块转换为白色，其他区域转换为黑色
_, img_thresh = cv2.threshold(img_blur, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)

# 对二值化后的图像进行轮廓检测，找到模糊块的轮廓
contours, _ = cv2.findContours(img_thresh, cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

# 对模糊块轮廓内的像素进行统计，找到模糊块的像素值
if len(contours) > 0:
    for contour in contours:
        # 计算轮廓内像素的平均值
        mean_val = cv2.mean(img, mask=contour)
        print('模糊块像素值：', mean_val[0])
else:
    print('未找到模糊块')

代码中使用了 `cv2.GaussianBlur()` 函数对图像进行高斯模糊，使用了 `cv2.threshold()` 函数对图像进行二值化处理，使用了 `cv2.findContours()` 函数进行轮廓检测，使用了 `cv2.mean()` 函数对模糊块轮廓内的像素进行统计，找到模糊块的像素值。