二值化：选10张图像进行二值化，选择合适的阀值，将每个像素用0或1表示。 边缘检测：使用2维卷积运算对二值化后的10张图像进行处理，实现边缘检测。

好的，我会给你讲解如何进行二值化和边缘检测。

首先，二值化是将图像中的像素值转换为0或1的过程。这通常是通过将像素值与一个阈值进行比较来实现的。如果像素值大于阈值，则将其设置为1，否则设置为0。选择合适的阈值是二值化的关键，常见的方法是使用Otsu方法或者手动试错法。

接下来，让我们来看一下如何进行边缘检测。边缘检测可以通过对图像进行卷积运算来实现。常见的卷积核有Sobel、Prewitt和Laplacian等。这些卷积核可以检测出图像中的边缘，其中Sobel和Prewitt可以检测水平和垂直边缘，而Laplacian可以检测所有方向的边缘。

具体实现上，你可以使用Python中的OpenCV库来进行图像处理。下面是一个简单的示例代码，演示了如何对10张图像进行二值化和边缘检测。

import cv2

# 读取图像
for i in range(1,11):
    img = cv2.imread(f"image_{i}.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 二值化
    ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    # 边缘检测
    edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

    # 显示图像
    cv2.imshow('original', img)
    cv2.imshow('binary', thresh)
    cv2.imshow('edges', edges)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，我们使用了cv2.imread函数来读取图像，指定了cv2.IMREAD_GRAYSCALE参数来将图像转换为灰度图。然后，我们使用cv2.threshold函数对图像进行二值化，并使用cv2.Canny函数进行边缘检测。最后，使用cv2.imshow函数将原始图像、二值化图像和边缘检测后的图像显示出来。

希望这个示例能够对你有所帮助。