rgb和hsv彩色系统下的拉普拉斯图像锐化，用opencv写一下python代码

好的，下面是基于OpenCV的Python代码：

import cv2
import numpy as np

# 加载图像
img = cv2.imread("input.jpg")

# 转换成HSV颜色空间
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)

# 将HSV图像分离成H、S和V通道
h, s, v = cv2.split(hsv)

# 对V通道进行拉普拉斯锐化
v_sharp = cv2.Laplacian(v, cv2.CV_64F)

# 对V通道进行归一化
v_norm = cv2.normalize(v_sharp, None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_64F)

# 将V通道的值限制在0到1之间
v_norm = np.clip(v_norm, 0, 1)

# 将HSV图像重新合并成一幅图像
hsv_sharp = cv2.merge((h, s, v_norm))

# 将图像转换回BGR颜色空间
output = cv2.cvtColor(hsv_sharp, cv2.COLOR_HSV2BGR)

# 显示结果
cv2.imshow("Input", img)
cv2.imshow("Output", output)
cv2.waitKey(0)

这段代码加载一张图像，将其转换为HSV颜色空间，然后将V通道进行拉普拉斯锐化，再将其归一化，并将其限制在0到1之间，最后将图像重新合并并转换回BGR颜色空间。