少有人走的路演示代码：
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {
Mat src, dst,dst2,dst3,dst4,dst5,dst6,dst7;
src = imread("e:/girl.png");
if (!src.data) {
printf("could not load image...\n");
return -1;
}
Mat gray;
GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0);
cvtColor(dst, gray, CV_BGR2GRAY);
imshow("gray", gray);
//测试Sobel
Mat xgrad, ygrad;
Sobel(gray, xgrad, CV_16S, 1, 0,3);
Sobel(gray, ygrad, CV_16S, 0, 1,3);
//如果没有下面两句，则Sobel的结果太暗，看不到效果
convertScaleAbs(xgrad, xgrad);
convertScaleAbs(ygrad, ygrad);
Mat xygrad = Mat(xgrad.size(), xgrad.type());
//合并出xygrad
addWeighted(xgrad, 0.5, ygrad, 0.5, 0, xygrad);
imshow("xgrad", xgrad);
imshow("ygrad", ygrad);
imshow("xygrad", xygrad);
//手工实现xgrad,ygrad混合
Mat xygrad3 = Mat(xgrad.size(), xgrad.type());
for (int x = 0; x < xgrad.rows; x++) {
for (int y = 0; y < xgrad.cols; y++) {
int xg = xgrad.at<uchar>(x, y);
int yg = xgrad.at<uchar>(x, y);
int xy = xg + yg;
xygrad3.at<uchar>(x, y) = saturate_cast<uchar>(xy);
}
}
imshow("手工实现addWeighted", xygrad3);
//测试Scharr，OpenCV中增强版的Sobel
Mat xgrad2, ygrad2, xygrad2;
Scharr(gray, xgrad2, CV_16S, 1, 0);
Scharr(gray, ygrad2, CV_16S, 0, 1);
convertScaleAbs(xgrad2, xgrad2);
convertScaleAbs(ygrad2, ygrad2);
addWeighted(xgrad2, 0.5, ygrad2, 0.5, 0, xygrad2);
imshow("xgrad2", xgrad2);
imshow("ygrad2", ygrad2);
imshow("xygrad2", xygrad2);
waitKey(0);
return 0;
}
（高斯滤波后的灰度图）
（Sobel算子求出的, x梯度、y梯度、 addWeighted函数混合后的xy梯度）
（手工实现的x,y梯度混合）
（算子Scharr实现的增强Sobel效果：x梯度、y梯度、xy混合梯度）
代码解释：
卷积应用-图像边缘提取
边缘是什么 – 是像素值发生跃迁的地方，是图像的显著特征之一，在图像特征提取、对象检测、模式识别等方面都有重要的作用。
如何捕捉/提取边缘 – 对图像求它的一阶导数
delta = f(x) – f(x-1), delta越大，说明像素在X方向变化越大，边缘信号越强，
Sobel算子
是离散微分算子（discrete differentiation operator），用来计算图像灰度的近似梯度
Soble算子功能集合高斯平滑和微分求导
又被称为一阶微分算子，求导算子，在水平和垂直两个方向上求导，得到图像X方法与Y方向梯度图像
水平梯度
垂直梯度
最终图像梯度
两个公式都可以用，最下面绝对值相加是为了加快执行速度的选择。
求取导数的近似值，kernel=3时不是很准确，OpenCV使用改进版本Scharr函数，算子如下：
API说明
cv::Sobel ( InputArray Src // 输入图像 OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致 int depth // 输出图像深度. Int dx. // X方向，几阶导数 int dy // Y方向，几阶导数. int ksize, SOBEL算子kernel大小，必须是1、3、5、7、 double scale = 1 double delta = 0 int borderType = BORDER_DEFAULT )
cv::Scharr ( InputArray Src // 输入图像 OutputArray dst// 输出图像，大小与输入图像一致 int depth // 输出图像深度. Int dx. // X方向，几阶导数 int dy // Y方向，几阶导数. double scale = 1 double delta = 0 int borderType = BORDER_DEFAULT )
其它API
GaussianBlur( src, dst, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );
cvtColor( src, gray, COLOR_RGB2GRAY );
addWeighted( A, 0.5,B, 0.5, 0, AB);
convertScaleAbs(A, B)// 计算图像A的像素绝对值，输出到图像B
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作者：hackpig
来源：www.skcircle.com
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