已知一些图像边缘点坐标，在边缘点周围进行像素值的扩散，图像其他部分保持不变具体代码

好的，根据你的需求，我可以提供以下代码实现：

import cv2
import numpy as np

def expand_edge_pixels(img, edge_points, radius, intensity):
    """
    在边缘点周围进行像素值的扩散
    :param img: 图像
    :param edge_points: 边缘点坐标列表
    :param radius: 扩散半径
    :param intensity: 扩散强度
    :return: 扩散后的图像
    """
    # 创建一个与原图像大小相同的零矩阵
    expand_img = np.zeros_like(img)

    # 遍历所有边缘点
    for point in edge_points:
        x, y = point

        # 遍历扩散半径内的像素点
        for i in range(-radius, radius):
            for j in range(-radius, radius):
                # 计算当前像素点的坐标
                row, col = x + i, y + j

                # 判断当前像素点是否在图像范围内
                if row >=0 and row < img.shape[0] and col >= 0 and col < img.shape[1]:
                    # 计算像素值的扩散强度
                    weight = np.exp(-((i ** 2) + (j ** 2)) / (2 * radius ** 2)) * intensity

                    # 对像素值进行扩散
                    expand_img[row, col] = img[row, col] * (1 - weight) + img[x, y] * weight

    return expand_img

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')

# 提取图像边缘点，这里使用Canny算法进行边缘检测
edge_img = cv2.Canny(img, 200, 300)
edge_points = np.argwhere(edge_img > 0)

# 进行像素值的扩散
expand_img = expand_edge_pixels(img, edge_points, radius=10, intensity=0.5)

# 显示原图和扩散后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Expanded Image', expand_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码使用了`expand_edge_pixels`函数对边缘点周围的像素值进行了扩散，其中`edge_points`是边缘点的坐标列表，`radius`是扩散半径，`intensity`是扩散强度。函数中使用了高斯函数来计算像素值的扩散强度，同时对边缘点周围的像素值进行了线性插值，来实现像素值的扩散。