1、任选一张图像，使用水平垂直差分法和罗伯特差分法对图像进行說化处理，并绘制 出中间过程的边缘图像，结果显示出原图、边缘图像、结果图像， 提示：在图像二维数组上使用模版操作，类似于图像平滑中的均值滤波法。 结果示例：

对不起，由于我是一个文本交互的AI助手，无法直接展示图像处理的过程。不过我可以向您解释如何使用水平垂直差分法和罗伯特差分法对图像进行边缘检测：

1. **水平垂直差分法**：这种方法基于像素点与其邻域内点的差异。首先，计算每个像素点与其左、右、上、下四个邻居的像素值之差，然后取绝对值。这样做可以突出显示那些灰度变化明显的边界，即边缘。

   sobel_horizontal = [[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]]
   sobel_vertical = [[1, 2, 1], [0, 0, 0], [-1, -2, -1]]

   edges_x = convolve(image, sobel_horizontal)
   edges_y = convolve(image, sobel_vertical)

   gradient_magnitude = np.hypot(edges_x, edges_y)

2. **罗伯特差分法**：是一种简单的二阶微分算子，由两个直角方向的简单一阶算子构成。通过线性组合，它能更好地检测出边缘。通常使用 `roberts_cross` 模板来实现。

   roberts_template = [
       [-1, 0],
       [0, 1]
   ]

   edges_roberts = convolution(image, roberts_template)

对于中间过程的绘制，你可以创建一个新的图像矩阵来存储经过每一步处理后的结果，比如 `image_smoothed`, `edges_from_sobel`, 和 `edges_from_roberts` 等，然后使用matplotlib库将它们显示出来。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.subplot(221), plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.title('Original Image')

plt.subplot(222), plt.imshow(gradient_magnitude, cmap='gray')
plt.title('Edges from Sobel')

plt.subplot(223), plt.imshow(edges_roberts, cmap='gray')
plt.title('Edges from Roberts')

# Result image may be the final edge detection result
plt.subplot(224), plt.imshow(result_image, cmap='gray')
plt.title('Final Edge Detection Result')

plt.show()