opencv 学习总结 方法总结

师者传道受业解惑也，图片识别是门学科，需要师者传教，才会较快解开谜团，解开困惑，没人引导，要学会图片识别，有点难度，因为其中的做法超出自己的想象范围。

大家都知道，在超出想象范围，或者从未想到的方式，也几乎不可能想到的方式。通过老师的引导必然事半功倍。所以有时不要逞强，觉得从师会降低自己的学习能力。

以上是学习opencv的一点心理历程。 荀子劝学，君子生非异也，善假于物也。

Sobel 使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分
void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); src 输入图像. dst 输出图像. xorder x 方向上的差分阶数 yorder y 方向上的差分阶数 aperture_size 扩展 Sobel 核的大小，必须是 1, 3, 5 或 7。 除了尺寸为 1， 其它情况下，
aperture_size ×aperture_size 可分离内核将用来计算差分。对 aperture_size=1 的情况， 使用 3x1 或 1x3 内核 （不进行高斯平滑操作）。这里有一个特 殊变量 CV_SCHARR (=-1)，对应 3x3 Scharr 滤波器，可以给出比 3x3 Sobel 滤波更精确的结果。Scharr 滤波器系数是： | -3 0 3| |-10 0 10| | -3 0 3|