批量处理图像锐化，使用拉普拉斯算子

要使用拉普拉斯算子对一批图像进行锐化处理，可以按照以下步骤进行：

1. 导入需要处理的图像。

2. 将图像转换为灰度图像。

3. 定义拉普拉斯算子核，可以使用 OpenCV 提供的 cv2.Laplacian() 函数生成。

4. 使用 cv2.filter2D() 函数将拉普拉斯算子核应用到图像上，得到锐化后的图像。

5. 可以使用 cv2.imshow() 函数查看处理后的图像，并使用 cv2.imwrite() 函数将处理后的图像保存到磁盘上。

下面是示例代码：

import cv2
import os

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

# 遍历指定文件夹下的所有图像文件
for filename in os.listdir('images'):
    if filename.endswith('.jpg') or filename.endswith('.png'):
        # 导入图像并转换为灰度图像
        img = cv2.imread(os.path.join('images', filename))
        gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # 应用拉普拉斯算子
        sharpened = cv2.filter2D(gray, -1, laplacian_kernel)

        # 显示处理后的图像并保存到磁盘
        cv2.imshow('Sharpened Image', sharpened)
        cv2.imwrite(os.path.join('output', filename), sharpened)

        cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

注意，这里使用的是 3x3 的拉普拉斯算子核，如果需要更强的锐化效果，可以尝试使用更大的核。同时，拉普拉斯算子对于噪声比较敏感，因此在应用之前可以考虑先进行一些降噪处理。