高斯图像是一种典型的平滑滤波方法，可以消除噪声，平滑图像，还可以用于图像增强、图像分割等。下面介绍如何使用 Python 代码画高斯图像。

# 导入必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 定义高斯函数def gaussian(x, mu, sigma):return np.exp(-np.power(x - mu, 2) / (2 * np.power(sigma, 2)))# 构造网格x = np.linspace(-5, 5, 100)y = np.linspace(-5, 5, 100)X, Y = np.meshgrid(x, y)# 计算高斯函数Z = gaussian(X, 0, 1) * gaussian(Y, 0, 1)# 绘图fig = plt.figure()ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')ax.plot_surface(X, Y, Z)plt.show()

以上的代码中，首先我们定义了高斯函数，接着通过 meshgrid 创建了一个网格，使用高斯函数计算了每个坐标点对应的 Z 值，最后使用 matplotlib 的 3D 绘图工具将图像绘制出来。

使用这段代码我们可以得到一个高斯图像，您可以尝试更改高斯函数的参数，得到不同的图像效果。希望这篇文章对您画出高斯图像有所帮助。