图像锐化opencv python

要在OpenCV中使用Python进行图像锐化，您可以使用卷积滤波器。这里有几种方法可以实现图像锐化：

1. 使用拉普拉斯滤波器：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 应用拉普拉斯滤波器
laplacian = cv2.Laplacian(gray, cv2.CV_64F)

# 转换回uint8格式
sharp_image = np.uint8(np.absolute(laplacian))

# 显示结果
cv2.imshow("Sharp Image", sharp_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

2. 使用高通滤波器（如Sobel滤波器）：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread("image.jpg")

# 转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 计算x和y方向的梯度
gradient_x = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
gradient_y = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 合并梯度
gradient = cv2.addWeighted(gradient_x, 0.5, gradient_y, 0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow("Sharp Image", gradient)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这些方法将图像的高频部分突出显示，从而实现图像锐化效果。您可以根据需要调整参数和滤波器的类型来获得更好的结果。