在Jupyter中将图片进行空间滤波，通用算子进行处理

在Jupyter中进行空间滤波处理需要导入OpenCV库和Matplotlib库，然后使用cv2.filter2D()函数对图片进行卷积操作。以下是一个示例代码，使用通用算子进行处理：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

#读取图片
img = cv2.imread('image.jpg')

#定义通用算子
kernel = np.array([[-1,-1,-1],
                   [-1, 9,-1],
                   [-1,-1,-1]])

#进行卷积操作
filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, kernel)

#显示原图和处理后的图片
plt.subplot(121),plt.imshow(img),plt.title('Original')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(filtered_img),plt.title('Filtered')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

这段代码中，我们使用了3x3大小的通用算子，将其应用于原始图像上，得到了处理后的图像。您可以根据需要修改算子的大小和参数以获得所需的效果。