Python图像处理技术包括锐化和边缘提取，它们是图像处理中常用的技术。它们可以帮助我们提取图像中的细节，提高图像的质量，提高图像的可视性。
1. 锐化
图像锐化是指通过改变图像的亮度和对比度，以改善图像的质量和清晰度。Python中有许多方法可以用来实现图像锐化，比如用卷积核来实现，或者使用OpenCV中的滤波器，比如均值滤波、高斯滤波和中值滤波等。
2. 边缘提取
边缘提取是指从图像中提取出边缘的一种技术，它可以用来检测图像中的边缘，并将其转换为二值图像，从而使得边缘更加清晰。Python中有许多方法可以实现边缘提取，比如使用Sobel算子，Canny算子，Laplacian算子等。
3. 使用方法
使用Python读取图像，使用滤波器或卷积核对图像进行锐化处理。使用边缘提取算子提取图像的边缘，将其转换为二值图像，从而使得边缘更加清晰。使用Python将处理后的图像保存下来。下面是一个使用OpenCV实现锐化和边缘提取的示例代码：
import cv2
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg')
# 锐化
img_sharpen = cv2.filter2D(img, -1, kernel=[[-1,-1,-1], [-1,9,-1], [-1,-1,-1]])
# 边缘提取
img_edge = cv2.Canny(img_sharpen, 50, 200)
# 保存图像
cv2.imwrite('image_processed.jpg', img_edge)
以上就是Python图像处理中锐化和边缘提取技术的实现与应用，使用这些技术可以提高图像的质量和可视性，从而获得更准确的结果。