（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 = ;
     int delta = ;
     int ddepth = CV_16S;

     //int c;

     /// 装载图像
     src = imread("C:\\Users\\32829\\Desktop\\aa.jpg");

     if (!src.data)
     {
         return -;
     }

     GaussianBlur(src, src, Size(, ), , , 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, , , , 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, , , , 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, , grad);
     imshow("原图", grad);
     //imwrite("testout.jpg", grad);
     waitKey();

     return ;
 }

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结果展示：
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