请进行锐化进行滤波，给出具体的算法Python代码

锐化是一种图像处理技术，通常用于增强边缘和细节的可见性，通过增加对比度来使图像看起来更清晰。在Python中，我们可以使用OpenCV库来进行锐化操作，其中最简单的方法之一是使用高斯核和卷积操作。

这里是一个简单的例子，展示如何对一张图片应用拉普拉斯算子进行锐化：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义一个3x3的高斯核，通常用于平滑
kernel = np.array([[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]], dtype=np.float32) / 16

# 应用高斯模糊，这一步可以看作是对原图的平滑处理
blurred_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

# 使用拉普拉斯算子进行锐化
sharp_img = cv2.Laplacian(blurred_img, cv2.CV_8U)

# 显示原始图像和锐化后的图像
cv2.imshow("Original", img)
cv2.imshow("Sharpened", sharp_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个代码片段中，我们首先加载一张灰度图像，然后定义一个3x3的高斯核并计算其平均值，接着进行高斯模糊以减少噪声。最后，使用`cv2.Laplacian`函数应用拉普拉斯算子进行锐化，并显示原始和处理后的图像。