（20）sopel算法

基础知识的理论，主要看这个博客：https://blog.csdn.net/github_38140310/article/details/68959931

然后代码展示：

#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("C:\Users\32829\Desktop\aa.jpg");

    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("原图", 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("原图", grad);
    //imwrite("testout.jpg", grad);
    waitKey(0);

    return 0;
}

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结果展示：
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