梯度和Sobel導數

乙個最重要並且最基本的卷積是導數的計算(或者是其近似值)。

用來表達微分的最常用的操作是sobel微分運算元。sobel運算元包含任意階的微分及融合偏導。sobel導數可以定義任意大小的核，而且這些核可以用快速且迭代的方式構造，大核對導數有更好的逼近，因為小核對雜訊更敏感。

必須認識到，sobel導數並不是真正的導數，因為sobel運算元定義在乙個離散的空間上。sobel運算元真正表示的是多項式擬合。

以3×3的模板為例：

函式形式：
void cvsobel( const cvarr* src, cvarr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );

src

輸入影象.

dst

輸出影象.

xorder

x 方向上的差分階數

yorder

y 方向上的差分階數

aperture_size

引數是方形濾波器的寬(或高)並且應該是奇數。目前支援1,3,5,7.

xorder和yorder通常只可能用到0,1，最多2。

例項**：

#include 
#include 
int main(int argc, char** argv)

執行結果如下：

注意：如果源影象是8位的，為避免溢位，目標影象的深度必須是ipl_depth_16s。但是，影象顯示是以8位無符號顯示的，現在是16位有符號的，所以我們需要將16位的再轉換為8位的來顯示，可以使用函式cvconvertscaleabs()進行轉換，然後再顯示即可。