Sobel算子的 反锐化掩模算法，python编程

下面是使用Python实现Sobel算子反锐化掩模算法的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 定义Sobel算子
sobel_x = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobel_y = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 计算边缘图像
edge_img = cv2.magnitude(sobel_x, sobel_y)

# 高斯滤波
gaussian_img = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 计算细节图像
detail_img = img - gaussian_img

# 叠加细节图像和原始图像
unsharp_mask = cv2.addWeighted(img, 1.5, detail_img, -0.5, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Edge Image', edge_img)
cv2.imshow('Detail Image', detail_img)
cv2.imshow('Unsharp Mask', unsharp_mask)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个例子中，我们首先读取一张灰度图像，然后使用OpenCV提供的Sobel算子计算图像的边缘信息。接着，我们对原始图像进行高斯滤波，得到平滑图像。然后，我们将平滑图像和原始图像相减，得到细节图像。最后，我们将细节图像和原始图像叠加，得到增强后的图像。最终结果会显示在窗口中。