C++ 在OpenCV中是否有一种快速简便的方法来计算图像的梯度？

使用最新的OpenCV，是否有一种简单的方法来计算特定cv:：Mat的渐变图像？

假设您指的是典型的；你可以很容易地用Chris提到的操作符计算这些。看看索贝尔衍生工具教程。您可能还对运营商及其服务感兴趣

下面是使用Sobel计算X和Y渐变的一个简短片段：

cv::Mat src = ...; // Fill the input somehow.

cv::Mat Dx;
cv::Sobel(src, Dx, CV_64F, 1, 0, 3);

cv::Mat Dy;
cv::Sobel(src, Dy, CV_64F, 0, 1, 3);

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正如mevatron所说：Sobel算子和Laplace算子很强大，但不要忘记Scharr算子，它在3×3内核上的精度比Sobel算子更高。

从：，您可以：

IplImage * diffsizekernel(IplImage *img, int f, int c) {
    float dkernel[] =  {-1, 0, 1};

    CvMat kernel = cvMat(f, c, CV_32FC1, dkernel);

    IplImage *imgDiff = cvCreateImage(cvSize(img->width, img->height), IPL_DEPTH_16S, 1);

    cvFilter2D( img, imgDiff, &kernel, cvPoint(-1,-1) );

    return imgDiff;
}

IplImage * diffx(IplImage *img) {
    return diffsizekernel(img, 3, 1);
}

IplImage * diffy(IplImage *img) {
    return diffsizekernel(img, 1, 3);
}

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一张示例图像，预期结果会很好。您正在寻找计算导数的Sobel运算符吗。