python实现图像边缘增强

图像边缘增强是一种常见的图像处理技术，可以使图像中的边缘更加清晰、明显，达到突出图像中目标物体轮廓的效果。下面是使用Python实现图像边缘增强的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取原始图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 定义Sobel算子
sobel_x = np.array([[-1, 0, 1], [-2, 0, 2], [-1, 0, 1]])
sobel_y = np.array([[-1, -2, -1], [0, 0, 0], [1, 2, 1]])

# 对图像进行Sobel滤波
img_sobel_x = cv2.filter2D(img, -1, sobel_x)
img_sobel_y = cv2.filter2D(img, -1, sobel_y)

# 将两个Sobel滤波结果相加
img_sobel = cv2.addWeighted(img_sobel_x, 0.5, img_sobel_y, 0.5, 0)

# 显示图像
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Sobel Image', img_sobel)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中使用了OpenCV库中的filter2D函数实现Sobel滤波，将水平和垂直方向的Sobel滤波结果相加，得到最终的图像边缘增强结果。可以通过调整Sobel算子的参数，来获得不同的边缘增强效果。