python编程，其参数包括：（卷积核空间尺寸kernel_size，卷积通道c，步长Stride），生成随机初始化，服从均值为0，方差为1的高斯分布的卷积核，对自选的灰度图像进行卷积，并输出卷积结果，要求卷积后图像大小不改变。最后对输出的图像结果分析

当我们进行卷积操作后，输出的图像大小会发生变化。为了保持卷积后图像大小不变，我们可以使用填充（padding）操作。下面是一个修改后的示例函数，实现了卷积操作、输出卷积结果以及对结果的分析：

import numpy as np
import cv2

def convolution(image, kernel_size, c, stride):
    # 生成高斯分布的卷积核
    kernel = np.random.normal(0, 1, (kernel_size, kernel_size, c))

    # 获取图像尺寸和通道数
    height, width = image.shape[:2]
    channels = image.shape[2] if len(image.shape) == 3 else 1
    
    # 计算输出图像的尺寸
    output_height = (height - kernel_size + 2) // stride + 1
    output_width = (width - kernel_size + 2) // stride + 1
    
    # 创建输出图像数组
    output = np.zeros((output_height, output_width, channels))
    
    # 进行填充操作
    padded_image = np.pad(image, ((1, 1), (1, 1), (0, 0)), mode='constant')
    
    # 进行卷积操作
    for h in range(output_height):
        for w in range(output_width):
            for ch in range(channels):
                # 提取当前区域
                region = padded_image[h*stride:h*stride+kernel_size, w*stride:w*stride+kernel_size, ch]
                # 执行卷积操作
                output[h, w, ch] = np.sum(region * kernel[:, :, ch])
    
    return output

# 读取灰度图像
image = cv2.imread('path_to_image', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 转换为浮点型
image = image.astype(float)

# 执行卷积操作
result = convolution(image, kernel_size=3, c=1, stride=1)

# 输出卷积结果
print(result)

# 对结果进行分析
# 例如，计算梯度、边缘检测等

在这个示例中，我们使用了填充操作来保持卷积后图像大小不变。我们使用`np.pad()`函数在图像的四周填充一个像素的边框，使得卷积核可以在图像边缘进行卷积。然后，我们对填充后的图像执行卷积操作，并输出卷积结果。最后，您可以对卷积结果进行进一步的分析，例如计算梯度、边缘检测等。请注意，函数中的`'path_to_image'`应替换为实际的图像路径。