编写对图像进行边缘增强的程序

好的，针对您的问题，我可以为您提供以下的 Python 代码实现边缘增强：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread("image.jpg")

# 将图像灰度化
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 对灰度图像应用 Sobel 算子进行边缘检测
sobelx = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(gray, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 计算 Sobel 算子的绝对值
abs_sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)
abs_sobely = cv2.convertScaleAbs(sobely)

# 合并梯度图像，这里简单采用两张梯度图像的加权和
grad = cv2.addWeighted(abs_sobelx, 0.5, abs_sobely, 0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow("Edge Enhance Image", grad)
cv2.waitKey(0)

# 保存结果
cv2.imwrite("edge_enhanced.jpg", grad)

上述代码主要采用了 Sobel 算子对灰度图像进行边缘检测，并将计算得到的两张梯度图像进行加权和，得到最终的边缘增强图像。代码中的 `image.jpg` 表示待处理的图像路径，而 `edge_enhanced.jpg` 表示处理完的图像保存路径。您可以根据实际需求进行修改和调试。