Prewitt算子锐化图像函数

以下是使用Prewitt算子对图像进行锐化的Python函数：

import numpy as np
import cv2

def sharpen_with_prewitt(image):
    # 定义Prewitt算子
    kernel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-1, 0, 1], [-1, 0, 1]])
    kernel_y = np.array([[-1, -1, -1], [0, 0, 0], [1, 1, 1]])

    # 对图像进行卷积操作
    img_x = cv2.filter2D(image, -1, kernel_x)
    img_y = cv2.filter2D(image, -1, kernel_y)

    # 合并x和y方向的梯度
    img_grad = cv2.addWeighted(img_x, 0.5, img_y, 0.5, 0)

    # 对锐化后的图像进行归一化处理
    img_sharpen = cv2.normalize(img_grad, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8UC1)

    return img_sharpen

使用示例：

import cv2

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 调用函数进行锐化
img_sharpen = sharpen_with_prewitt(image)
# 显示原始图像和锐化后的图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Sharpened Image', img_sharpen)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

该函数使用Prewitt算子对图像进行卷积操作，计算x和y方向的梯度，并将两个梯度合并。然后对锐化后的图像进行归一化处理，最终返回锐化后的图像。