python 图像锐化滤波器

在Python中，图像锐化滤波是一种常见的图像处理技术，用于增强图像的边缘细节。常用的一种锐化滤波器是Sobel算子或 Laplacian算子。这里简单解释一下这两种方法：

1. Sobel算子：这是一种基于梯度的边缘检测算法。它通过计算图像在x轴和y轴方向上微分的近似值，生成两个梯度矩阵，然后将它们相加得到最终的锐化效果。Python的OpenCV库提供了一个内置函数cv2.Sobel()来进行这个操作。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
sobel_x = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)  # 对x轴进行锐化
sobel_y = cv2.Sobel(gray_img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)  # 对y轴进行锐化
sharp_img = cv2.addWeighted(sobel_x, 1, sobel_y, 1, gamma=0)  # 合并并应用权重

2. Laplacian算子：Laplacian是对图像二阶导数的估计，可以强调图像的边缘。Python同样可以用OpenCV的`cv2.Laplacian()`函数来实现。

laplacian_img = cv2.Laplacian(gray_img, cv2.CV_64F, ksize=5)  # 应用Laplacian算子