仿写一个功能与cv2.GaussianBlur相同的代码

可以使用NumPy和SciPy库实现高斯模糊的功能，代码如下：

import numpy as np
from scipy.ndimage import convolve

def gaussian_kernel(size, sigma):
    """
    Create a 2D Gaussian kernel
    """
    x, y = np.mgrid[-size//2 + 1:size//2 + 1, -size//2 + 1:size//2 + 1]
    g = np.exp(-((x**2 + y**2)/(2.0*sigma**2)))
    return g/g.sum()

def gaussian_blur(image, kernel_size=3, sigma=1):
    """
    Apply 2D Gaussian filter to the image
    """
    kernel = gaussian_kernel(kernel_size, sigma)
    blurred = np.zeros_like(image, dtype=np.float32)
    for i in range(3):
        blurred[:,:,i] = convolve(image[:,:,i], kernel)
    return blurred.astype(np.uint8)

其中，`gaussian_kernel`函数生成一个2维的高斯卷积核，`gaussian_blur`函数则将该卷积核应用到输入的图像上，得到模糊后的图像。可以通过调整`kernel_size`和`sigma`参数来控制模糊的程度。