利用Sobel算子检测图像边缘，我的图片名称是weiqi3.png，请使用这张图片完成这个任务

Sobel算子是一种常用于图像处理的边缘检测算法，它通过计算图像像素点周围邻域内灰度值的变化量来检测边缘。在这个例子中，我们将使用`weiqi3.png`这张图片应用Sobel算子。

首先，你需要读取图片数据并将其转换为灰度图像，因为Sobel算子通常用于灰度图像。然后，你可以按照以下步骤操作：

1. 导入所需的库，如Python的OpenCV库(`cv2`)：

   import cv2
   import numpy as np

2. 加载图像：

   img = cv2.imread('weiqi3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

3. 应用Sobel算子（这里先做x方向的梯度，如果需要y方向，只需稍作修改）：

   sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)  # ksize通常设为3或5，控制滤波器大小
   sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

4. 计算边缘强度矩阵（对结果求绝对值得到强度图）：

   abs_sobel_x = np.abs(sobel_x)
   abs_sobel_y = np.abs(sobel_y)
   combined = np.sqrt(abs_sobel_x**2 + abs_sobel_y**2)

5. 可能还需要调整阈值来确定边缘区域：

   _, edges = cv2.threshold(combined, threshold=threshold_value, maxval=255, type=cv2.THRESH_BINARY)

6. 最后，显示原图和检测出的边缘：

   cv2.imshow("Original Image", img)
   cv2.imshow("Edges", edges)
   cv2.waitKey(0)
   cv2.destroyAllWindows()

请注意，阈值的选择可能因图片内容而异，可能需要尝试不同的值。此外，上述代码示例假设`cv2.CV_64F`表示使用浮点数类型，对于一些低性能设备可能需要调整为`cv2.CV_8U`来节省内存。