对图片做以下处理：加胡椒噪声，加盐粒噪声，最大值滤波，最小值滤波，高斯滤波，Sobel梯度算子，拉普拉斯算子，拉普拉斯锐化增强图像。把以上效果图在一张画布中显示出来的代码

在Python中，我们可以使用PIL（Pillow）库来进行图片处理，并结合numpy进行数值计算。这里是一个简单的示例，展示了如何对图片进行上述几种处理，并将结果放在一张画布上展示。注意这只是一个基础示例，实际应用可能需要更复杂的图像处理库如OpenCV。

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFilter
import numpy as np

# 加载图片
img = Image.open('input.jpg')
width, height = img.size

# 创建一个新的空白画布
canvas = Image.new('RGB', (width * 2, height * 2), color='white')

# 图片位置
start_x, start_y = 0, 0

# 图像处理函数
def process_image(image, effect):
    if effect == '胡椒噪声':
        image = image.point(lambda p: p + np.random.randint(-25, 26))
    elif effect == '盐粒噪声':
        noise = Image.new('L', image.size, 255)
        noise.paste(image, Image.eval(noise, lambda p: p > 127), image)
        image = Image.composite(noise, image, noise)
    # ...其他处理类似，依次替换效果名称

    return image

# 应用于原始图片并添加到画布
for i in range(4):
    effect = f'效果{i+1}'
    processed_img = process_image(img.copy(), effect)
    canvas.paste(processed_img, (start_x, start_y))
    start_x += width
    
# 滤波等操作可以使用ImageFilter模块直接处理
filtered_img = img.filter(ImageFilter.GaussianBlur(radius=2))  # 高斯滤波
canvas.paste(filtered_img, (start_x, start_y))

# 计算梯度和拉普拉斯算子通常需要先转换为灰度图
gray_img = img.convert('L')
sobel_gradient = gray_img.filter(ImageFilter.SOBEL)  # Sobel算子
laplacian = gray_img.filter(ImageFilter.LAPLACIAN)  # Laplacian算子
sharpness = laplacian.filter(ImageFilter.SHARPEN)  # 拉普拉斯锐化

# 将梯度和锐化结果添加到画布
canvas.paste(sobel_gradient, (start_x, start_y + height))
canvas.paste(sharpness, (start_x, start_y + height * 2))

# 显示处理后的图片
canvas.show()