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算子检测图像边缘通常涉及到以下几个步骤：

1. **读取图像**: 首先，你需要使用OpenCV库中的`imread()`函数从指定路径加载图像，例如`weiqi3.png`：

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

将图片转换为灰度图是为了简化边缘检测，因为Scharr算子是对一维数据应用的。

2. **计算梯度**: 使用`ximgproc.scharr()`函数对图像进行x轴方向的高斯导数计算，这是Scharr算子的应用：

   if hasattr(cv2, 'ximgproc'):  # 确保已安装ximgproc扩展
       sobelx = cv2.ximgproc.scharr(img, cv2.CV_64F, 1, 0)
   else:
       print("您的OpenCV版本不支持ximgproc，请参考上述升级指南")
       return

3. **阈值处理**: 接下来，将结果转换为二值图像以便于识别边缘，通常会使用`cv2.threshold()`函数设置适当的阈值：

   _, edges = cv2.threshold(sobelx, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY | cv2.THRESH_OTSU)

4. **显示结果**: 最后，你可以使用`imshow()`函数查看检测到的边缘：

   cv2.imshow("Edges", edges)
   cv2.waitKey(0)  # 按任意键关闭窗口
   cv2.destroyAllWindows()

如果你的OpenCV版本不支持`ximgproc`，那么需要按照之前提到的步骤升级或使用其他边缘检测算法。