请用vscode的opencv库，编写python代码实现以下功能，按下a键，利用摄像头抓拍一张图片，然后给抓拍到的图片添加高斯噪音，然后对图片进行均值滤波去噪，然后对图片进行一次sobel算子检测图片边缘，要求显示4张图片并保存

要在Visual Studio Code (VSCode) 中使用 OpenCV 库完成你描述的功能，首先确保安装了Python和必要的库，包括`opencv-python`, `numpy` 和 `matplotlib`。以下是一个简单的步骤演示：

1. 安装所需库：

   pip install opencv-python numpy matplotlib

2. 使用VSCode创建一个新的Python文件，例如`image_processing.py`。

3. 编写以下代码实现功能：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 创建相机捕获器
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    # 按 'a' 键捕获图片
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('a'):
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            print("Failed to capture image")
            break

        # 添加高斯噪声
        noisy_image = cv2.addWeighted(frame, 1, np.random.normal(0, 50, frame.shape), 0.5, 0)
        
        # 均值滤波去噪
        blurred_image = cv2.GaussianBlur(noisy_image, (5, 5), 0)

        # Sobel算子检测边缘
        edges = cv2.Canny(blurred_image, 30, 70)

        # 显示原始、加噪、模糊和边缘四张图片
        fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
        axs[0, 0].imshow(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))
        axs[0, 0].set_title('Original')
        axs[0, 1].imshow(cv2.cvtColor(noisy_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
        axs[0, 1].set_title('Noisy')
        axs[1, 0].imshow(cv2.cvtColor(blurred_image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
        axs[1, 0].set_title('Blurred')
        axs[1, 1].imshow(cv2.cvtColor(edges, cv2.COLOR_GRAY2BGR))
        axs[1, 1].set_title('Edges')

        for ax in axs.flat:
            ax.set(xticks=[], yticks=[])

        plt.show()

        # 保存图片
        cv2.imwrite("noisy.png", noisy_image)
        cv2.imwrite("blurred.png", blurred_image)
        cv2.imwrite("edges.png", edges)

cap.release()  # 释放相机资源
cv2.destroyAllWindows()  # 关闭所有窗口

这个脚本会监听键盘输入'a'，一旦按下就捕捉一张图片，并按照你描述的过程处理它。图片会被保存为`noisy.png`, `blurred.png`和`edges.png`。