P20图像梯度：一阶导（主要是概念搞清）

（一）知识点

①卷积处理分类

②图像梯度算子详情

 ③数学原理（待：这块不太清晰）

 （二）API

①sobel()

void Sobel(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, 
           int dx, int dy, int ksize=3, double scale=1, 
           double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )

参数详情：（来源于(55条消息) OPENCV中的Sobel函数_无名小卒-优快云博客_opencv sobel

int ddepth：输出图像的深度，针对不同的输入图像，输出目标图像有不同的深度，具体组合如下：
- 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F
- 若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F
注：ddepth =-1时，代表输出图像与输入图像相同的深度。
int dx：int类型dx，x 方向上的差分阶数，1或0
int dy：int类型dy，y 方向上的差分阶数，1或0
其中，dx=1，dy=0，表示计算X方向的导数，检测出的是垂直方向上的边缘；dx=0，dy=1，表示计算Y方向的导数，检测出的是水平方向上的边缘。
int ksize：为进行边缘检测时的模板大小为ksize*ksize，取值为1、3、5和7，其中默认值为3。特殊情况：ksize=1时，采用的模板为3*1或1*3。
当ksize=3时，Sobel内核可能产生比较明显的误差，此时，可以使用 Scharr 函数，该函数仅作用于大小为3的内核。具有跟sobel一样的速度，但结果更精确

②scharr()

其源码参数解释同sobel,只是说其由卷积系数的不同而提升了图像梯度

Scharr( src_gray, grad_x, ddepth, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT );
Scharr( src_gray, grad_y, ddepth, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT );

（三）代码展示

 （四）总结

这节很多数学原理还不懂，有待补充