在这段代码中，我们首先加载了一张图像，然后使用OpenCV提供的cv2.GaussianBlur函数对图像进行了高斯噪声处理。该函数的第二个参数是一个元组，表示高斯滤波器的卷积核大小。最后，我们使用cv2.GaussianBlur函数对处理后的图像进行了进一步的图像复原。

非常抱歉，您提供的是Python代码，而我之前给出的是C++代码。不过，我仍然可以为您解释一下这段代码的作用。

这段代码首先加载了一张图像：

img = cv2.imread('test.png')

然后，使用cv2.GaussianBlur函数对图像进行了高斯噪声处理。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是高斯核的大小（这里是(5,5)），第三个参数是高斯核的标准差（这里是0）：

blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

最后，使用cv2.inpaint函数对处理后的图像进行了进一步的图像复原。该函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是掩膜图像（这里是由cv2.threshold函数生成的二值图像），第三个参数是卷积核的大小（这里是(3,3)）：

dst = cv2.inpaint(blur, thresh, 3, cv2.INPAINT_TELEA)

其中，cv2.INPAINT_TELEA表示使用基于快速行进的修复算法进行图像修复。

完整代码如下：

import cv2

img = cv2.imread('test.png')

# 高斯模糊
blur = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 二值化
gray = cv2.cvtColor(blur, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV + cv2.THRESH_OTSU)

# 图像复原
dst = cv2.inpaint(blur, thresh, 3, cv2.INPAINT_TELEA)

cv2.imshow('result', dst)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

希望这个例子可以帮到您。