实现矩阵差分算法。
1.矩阵差分算法的概念
矩阵差分算法是指将一张图像的像素值与其周围像素的值进行比较，计算出像素值之间的差异，从而得到一张新的图像。这个过程可以使用矩阵运算来实现。
2.实现矩阵差分算法的步骤
（1）读取图像CV库来读取图像。代码如下
port cv2greadage.jpg')
（2）计算像素值的差异umpy库中的差分函数（diff）来计算像素值之间的差异。代码如下
portumpypgpg)
（3）将差异值转换为图像
由于差异值可能为负数，我们需要将其转换为正数，然后再将其转换为图像。代码如下
gpg)gpt8g)gg, cv2.COLOR_GRY2BGR)
（4）显示图像CVshow函数来显示图像。代码如下
showgg)
cv2.waitKey()
3.实现矩阵差分算法的注意事项
（1）使用灰度图像
在计算像素值的差异时，应该先将图像转换为灰度图像。这样可以减少计算量，提高程序的运行速度。
（2）选择合适的差分方法umpy库中有多种差分方法可供选择，如一阶差分、二阶差分等。在选择差分方法时，应该根据具体情况进行选择。
（3）避免内存溢出
在处理大型图像时，可能会出现内存溢出的情况。为了避免这种情况的发生，可以使用分块处理的方法来处理图像。
4.总结实现矩阵差分算法，通过对图像像素值的差异进行计算，可以得到一张新的图像，从而提高图像处理的效率。在实现矩阵差分算法时，需要注意选择合适的差分方法，避免内存溢出等问题。
