邊緣化圖像的處理是計算機視覺中常用的一種處理方式，通過對圖像中的邊緣進行提取和增強，可以更好地將圖像中的目標物體進行識別和定位。

在Python中，我們可以使用OpenCV庫提供的Canny邊緣檢測算法來實現圖像的邊緣化處理。下面是一個簡單的示例代碼：

import cv2
img = cv2.imread("image.jpg", 0) # 讀取灰度圖像
edges = cv2.Canny(img, 100, 200) # 調用Canny算法
cv2.imshow("Original Image", img) # 顯示原圖像
cv2.imshow("Edge Image", edges) # 顯示邊緣化圖像
cv2.waitKey(0) # 等待鍵盤輸入
cv2.destroyAllWindows() # 銷毀窗口

在這段代碼中，我們首先使用cv2.imread函數讀取了一張灰度圖像，并將其存儲在變量img中。接下來，我們調用了cv2.Canny函數，對該灰度圖像進行了邊緣檢測處理，并將結果存儲在變量edges中。

最后，我們使用cv2.imshow函數顯示了原始圖像和邊緣化圖像，并使用cv2.waitKey和cv2.destroyAllWindows函數等待鍵盤輸入和銷毀窗口。

總的來說，使用Python實現圖像的邊緣化處理非常簡單方便，只需調用OpenCV庫提供的Canny算法即可。通過這種方式，我們可以更好地進行計算機視覺圖像處理和目標識別等應用。