计算图像梯度的方法:高斯阶导数卷积

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本文介绍了如何利用C/C++的OpenCV库通过高斯阶导数卷积计算图像梯度。首先,读取图像并应用高斯滤波器平滑图像;接着,计算x和y方向的一阶导数;然后,将导数转换为梯度幅值和方向;最后,展示梯度幅值图像,适用于计算机视觉任务。

图像梯度是用于揭示图像中局部强度变化的一种重要工具。一种常用的方法是通过对图像应用高斯滤波器来平滑图像,并计算滤波后图像的导数。在本文中,我们将介绍如何使用高斯阶导数卷积来计算图像的梯度。

在C/C++中,我们可以使用OpenCV库来实现这一目标。以下是一个示例代码,演示了如何使用高斯阶导数卷积计算图像的梯度:

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
   
   
    // 读取图像
    cv::Mat image = cv
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