sobel算子

sobel是用于边缘检测的离散微分算子，结合了高斯平滑和微分求导，用来计算灰度函数的近似梯度。在图像的任何一点使用此算子，都将会产生对应的梯度适量或是其法矢量。

计算过程

图像I。

1. 对I在x和y两个方向求导。水平方向上：I与一个奇数大小的内核Gx进行卷积；垂直方向上：I与一个奇数大小 的内核Gy进行卷积。
2. 在图像的每一点，结合以上的两个结果求出近似梯度。G=|Gx|+|Gy|;

使用sobel算子，sobel（）函数

3. 参数1 src
4. 参数2 dst
5. int ddepth
6. int dx
7. int dy
8. int ksize 默认3
9. double scale 缩放因子，默认1，默认情况下没有应用缩放。
10. double delta 表示在结果存入目标图之前的delta可选值，默认0
11. int borderType 边界模式 有默认值

内核为3时，sobel可能产生明显误差，毕竟sobel只是求取了导数的近似值而已，为解决此问题，opencv提供了Scharr函数，sobel结合高斯平滑和分化，结果具有更多的抗噪性

拉普拉斯算子 Laplacian算子

f的拉普拉斯算子也是笛卡尔坐标系中的所有非混合二阶偏导数求和；
对于k>=2,算子Δ：C®->C®；
对于任何开集Ω，有算子Δ；C®->C®.

拉普拉斯算子的定义：
Laplacian(f)=δ^2 f/δ x^2 +δ ^2 f /δ y^2
虽然拉普拉斯算子使用了图像梯度，但是内部代码调用了sobel算子。

• 计算拉普拉斯变换
  Laplacian()

• src

• edges

• ddepth

• ksize

• double scale

• double delta

• int borderType

最后

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