图像高斯分布生成

给定一些标记点的坐标，希望生成其在图像中的高斯分布图。
首先，上公式：
(不造怎么上公式。。嗯稍后学习学习再补充)

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

def gaussmapcreate():
    """load data to get:
    img, pnum, points""" 
    # imglist = os.listdir(imgpath)
    # img0 = cv2.imread(imgpath+'/'+imglist[0])
    gaussmap = np.zeros(shape=([img.shape[0], img.shape[1]]))

    if pnum==0:
        return gaussmap
    h = img.shape[0]
    w = img.shape[1]
    Y, X = np.mgrid[0:h:1, 0:w:1]
    # positions = np.vstack([X.ravel(), Y.ravel()])
    for p in xrange(pnum):
        x = points[p,0]    
        y = points[p,1]    
        v = [[0.2*m, 0], [0, 0.2*m]]   #standard deviation#协方差为零
        dx = v[0][0]
        DX = np.square(dx)
        dy = v[1][1]
        DY = np.square(dy)
        part1 = 1/(2*np.pi* dx * dy)
        p1 = -1.0/2
        px = (X-x)**2/DX
        py = (Y-y)**2/DY
        Z = part1 * np.exp(p1 * (px + py))
        gaussmap += Z
    plt.imshow(gaussmap)
    plt.colorbar()
    plt.show()
    return gaussmap

以上是根据公式直接计算。
然而scipy库中有函数直接得到高斯密度分布。

from scipy import stats
Z0 = stats.norm.pdf(X, loc=x, scale=scale0)  
Z0 *= stats.norm.pdf(Y, loc=y, scale=scale0)