用 Python 读入一幅灰度图像，用拉普拉斯滤波算子进行边缘增强（锐化)

以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义拉普拉斯滤波算子
laplacian_kernel = np.array([[0, 1, 0],
                             [1, -4, 1],
                             [0, 1, 0]], dtype=np.float32)

# 对图像进行滤波
filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, laplacian_kernel)

# 显示原图和滤波后的图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在此示例中，我们首先使用 `cv2.imread()` 函数读入一幅灰度图像，然后定义一个拉普拉斯滤波算子 `laplacian_kernel`，使用 `cv2.filter2D()` 函数对图像进行滤波，最后使用 `cv2.imshow()` 函数显示原图和滤波后的图像。注意，`cv2.filter2D()` 函数的第一个参数是输入图像，第二个参数是输出图像的深度（-1 表示与输入图像深度相同），第三个参数是滤波算子。