1、canny算子

void Canny(InputArray src, OutputArray edges, double threshod1, double threshod2, int apertureSize = 3, bool L2gradient = false)
其中：
    第一个参数src:单通道8位图像（灰度图像）
    第二个参数dst:要求要和原图像是一样的尺寸和类型
    第三个参数threshod1:第一个滞后性阈值
    第四个参数threshod2:第二个滞后性阈值
    

 使用步骤：

• 使用cvtColor()函数，使图像变成灰度图像
• 使用blur()函数，对灰度图像进行模糊处理，目的是降噪
• 调用canny算子，得到边缘图像
• 如果想要获得彩色边缘，应该将所得到的灰度边缘作为掩膜，调用copyTo()函数，将原图像复制到目标图像中

2、sobel算子（结合了高斯平滑和微分求导）

void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize = 3, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
其中：
    第一个参数src：Mat类型即可
    第二个参数dst:输出图像
    第三个参数dx:输出图像的深度，一般是CV_16S
    第四个参数dx:x方向的差分阶数
    第五个参数dy:y方向的差分阶数
    第六个参数ksize:核的大小

 使用步骤：

• 因为sobel算子对噪声比较敏感，首先应该使用高斯滤波对图像进行处理
• 调用sobel算子，分别求出x和y方向的梯度
• 调用convertScaleAbs()函数，保留更多的细节
• 将x和y方向的梯度进行叠加

3、scharr滤波器

void Scharr(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int dx, int dy, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
其中：
    第一个参数src:输入图像
    第二个参数dst:输出图像
    第三个参数ddepth:输出图像的深度，一般为CV_16S
    第四个参数dx:x方向的差分阶数
    第五个参数dy:y方向的差分阶数

Scharr滤波器和sobel算法相似，只不过Scharr的核数固定为3

• 首先应该使用高斯滤波对图像进行处理
• 调用scharr滤波器，分别求出x和y方向的梯度
• 调用convertScaleAbs()函数，保留更多的细节
• 将x和y方向的梯度进行叠加

4、laplacian算子

void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0, int borderType = BORDER_DEFAULT)
其中：
    第一个参数src:为单通道8为图像（灰度图）
    第二个参数dst:为输出图像
    第三个参数ddepth:为输出图像的深度，一般为CV_16S
    第四个参数ksize:为孔径尺寸，一般为正奇数

• 首先应该使用高斯滤波对图像进行处理
• 将原图像转换成灰度图像
• 调动laplacian算子
• 调用convertScaleAbs()函数，保留更多的细节
• 将x和y方向的梯度进行叠加

小结：

•  调用这些函数之前，基本上都需要进行滤波降噪
• canny和laplacian算子的输入图像是8为单通道的图像，因此在滤波之后进行灰度图像的转换，再调用这两个函数
• 这些算子的输出图像都是灰度图

最后

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