OpenCV4.8 开发实战系列专栏之 31 - 图像梯度-Sobel算子

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本文关键知识点：图像梯度-Sobel算子

卷积的作用除了实现图像模糊或者去噪，还可以寻找一张图像上所有梯度信息，这些梯度信息是图像的最原始特征数据，进一步处理之后就可以生成一些比较高级的特征用来表示一张图像实现基于图像特征的匹配，图像分类等应用。Sobel算子是一种很经典的图像梯度提取算子，其本质是基于图像空间域卷积，背后的思想是图像一阶导数算子的理论支持。OpenCV实现了基于Sobel算子提取图像梯度的API，表示与解释如下:

图像梯度与Sobel算子在图像处理领域具有密切的关系，以下是关于这两者的详细解释：

一、图像梯度

图像的梯度是指图像亮度变化的空间导数，它描述了图像在不同方向上的强度变化。在图像处理和计算机视觉中，梯度通常用来检测边缘，因为边缘往往是亮度变化最显著的地方。图像梯度可以用多种方式来计算，其中一阶导数（如Sobel算子）是常用的方法之一。

二、Sobe