利用Scharr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

利用Scharr算子检测图像边缘是一种常见的计算机视觉技术，它通过计算图像中像素点梯度的大小和方向来识别边缘。首先，你需要将图片"weiqi3.png"加载到程序中，然后对图像进行灰度化处理，因为Scharr算子通常用于灰度图像。

以下是步骤概述：

1. **读取图像**：使用适合的库（如OpenCV in Python），读取并加载图片"weiqi3.png"。

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

2. **转换为浮点数**：为了得到更精确的结果，将图像数据类型转换为float。

   img = img.astype(np.float32)

3. **应用Scharr算子**：这里使用OpenCV内置的`cv2.ximgproc.scharr()`函数，它会计算图像的x和y方向导数，得出边缘信息。

   sobelx = cv2.ximgproc.scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)  # 对x轴进行操作
   sobely = cv2.ximgproc.scharr(img, cv2.CV_64F, 0, 1)  # 对y轴进行操作
   edges = np.hypot(sobelx, sobely)  # 计算边缘强度，使用霍夫准则

4. **非极大值抑制**（Non-Maximum Suppression, NMS）：消除由于噪声造成的伪边缘。

   edges = cv2.Canny(edges, threshold1, threshold2)  # 使用Canny算法进一步增强边缘

5. **显示结果**：最后保存或显示处理后的边缘图。

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