【 imgproc 模块. 图像处理】Sobel导数

主要步骤为：

（1）高斯滤波降噪

GaussianBlur( src, src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );

（2）转换为灰度图

cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);

（3）求x方向上的梯度，并转化为 CV_8U

    //Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);

（4）求y方向上的梯度，并转化为 CV_8U

    //Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

（5）合并梯度

addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

openCV例程源代码：

#include"stdafx.h"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

using namespace cv;

/** @function main */
int main(int argc, char** argv)
{

    Mat src, src_gray;
    Mat grad;
    char* window_name = "Sobel Demo - Simple Edge Detector";
    int scale = 1;
    int delta = 0;
    int ddepth = CV_16S;

    int c;

    /// 装载图像
    src = imread("lena512color.tiff");

    if (!src.data)
    {
        return -1;
    }

    GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

    /// 转换为灰度图
    cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);

    /// 创建显示窗口
    namedWindow(window_name, CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    /// 创建 grad_x 和 grad_y 矩阵
    Mat grad_x, grad_y;
    Mat abs_grad_x, abs_grad_y;

    /// 求 X方向梯度
    //Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_x, abs_grad_x);

    /// 求Y方向梯度
    //Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
    Sobel(src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 3, scale, delta, BORDER_DEFAULT);
    convertScaleAbs(grad_y, abs_grad_y);

    /// 合并梯度(近似)
    addWeighted(abs_grad_x, 0.5, abs_grad_y, 0.5, 0, grad);

    imshow(window_name, grad);

    waitKey(0);

    return 0;
}