opencv图片锐化

在OpenCV库中，图像锐化通常是为了增强图像细节，使其边缘更明显。常见的图像锐化操作有高斯模糊后应用拉普拉斯算子，或者直接使用内置的锐化滤波器如Sobel、Scharr或Laplacian等。

1. 高斯模糊 + 拉普拉斯算子：首先对图像进行高斯模糊降低噪声，然后通过计算图像的梯度（比如使用Sobel算子），最后将这个梯度图像取绝对值并减去原图像，得到的结果就是锐化的效果。

import cv2
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (5, 5))  # 选择一个合适的卷积核
blurred = cv2.GaussianBlur(img, kernel, 0)  # 高斯模糊
laplacian = cv2.Laplacian(blurred, cv2.CV_8U)  # 应用拉普拉斯算子
sharp_img = cv2.addWeighted(laplacian, alpha, img, 1 - alpha, 0)  # 带权重的加权组合，alpha控制锐化程度

2. Sobel / Scharr / Laplacian滤波：这些是内建的边缘检测函数，可以直接对图像进行锐化处理。例如，Sobel算子用于检测水平和垂直方向的变化：

sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)  # X方向的Sobel
sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)  # Y方向的Sobel
sharp_img = cv2.convertScaleAbs(sobel_x + sobel_y)