import numpy as np
import cv2
from scipy import ndimage

#一个3*3的卷积核，如果一个像素比他周围的像素更加突出，就会提升其本身的亮度
kernel133=np.array([[-1,-1,-1],
                    [-1,-8,-1],
                    [-1,-1,-1]])

#一个3*3的卷积核，如果一个像素比他周围的像素更加昏暗，就会更进一步减少其本身的亮度
kernel133_D=np.array([[1,1,1],
                    [1,-8,1],
                    [1,1,1]])

img=cv2.imread("lana.jpg",0)
#ndimage是一个处理多维图像的函数库，他可以用于图像滤波器，傅里叶变换，图像的旋转拉伸以及测量和形态学处理
linghtImg=ndimage.convolve(img,kernel133_D)
blurred=cv2.GaussianBlur(img,(11,11),0)
gaussImg=img-blurred
cv2.imshow("img",linghtImg)
cv2.imshow("img1",gaussImg)
cv2.waitKey(0)