图像梯度(Image Gradient)概念和Sobel算子

1.图像梯度

图像梯度是指图像某像素在x和y两个方向上的变化率（与相邻像素比较），是一个二维向量，由2个分量组成，X轴的变化、Y轴的变化 。
其中X轴的变化是指当前像素右侧（X加1）的像素值减去当前像素左侧（X减1）的像素值。
同理，Y轴的变化是当前像素下方（Y加1）的像素值减去当前像素上方（Y减1）的像素值。
计算出来这2个分量，形成一个二维向量，就得到了该像素的图像梯度。取反正切arctan，可得到梯度角度。
这个求图像梯度的过程可以通过一个卷积核来实现：[-1,0,1]



图像梯度的绝对值为

图像梯度的角度为

python代码

import numpy as np
import scipy.signal as sig
data = np.array([[0, 105, 0], [40, 255, 90], [0,