用python中的skimage、matploylib和numpy库写一段对图像进行锐化、边缘检测和浮雕操作的代码

在Python中，我们可以使用scikit-image (skimage)，matplotlib和numpy库来对图像进行锐化、边缘检测和浮雕操作。下面是一段简单的代码示例：

import numpy as np
from skimage import filters, io, morphology
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载图像
img = io.imread("your_image_path.jpg", as_gray=True)

# 图像锐化
sharp_img = filters.sobel(img)
plt.subplot(1, 3, 1), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 边缘检测（Canny）
edges = filters.canny(img)
plt.subplot(1, 3, 2), plt.imshow(edges, cmap='gray'), plt.title('Edge Detection')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 浮雕效果（这里使用膨胀和腐蚀操作模拟浮雕效果）
kernel = np.ones((5, 5), np.uint8)  # 创建膨胀/腐蚀结构元素
dilated = morphology.dilation(img, kernel)
eroded = morphology.erosion(img, kernel)
enhanced = dilated - eroded
plt.subplot(1, 3, 3), plt.imshow(enhanced, cmap='gray'), plt.title('Embossing Effect')
plt.xticks([]), plt.yticks([])

# 显示结果
plt.show()