Python 如何识别图像的梯度行为

为了识别手电筒光斑/眩光，我成功地提取了图像的白色区域，但在某些情况下，我们需要区分眩光区域和正常白色区域（有时我们的图像可能有白色背景）。因此，我们可以使用渐变模式来识别眩光区域，因为渐变点遵循相同的模式，因为它从区域的中心位置到边界减小。 我使用了拉普拉斯方差，但我认为，它可以比使用拉普拉斯方差更好地实现。有人能帮我吗

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借助图像的索贝尔导数和拉普拉斯导数，我们可以找到图像的梯度

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参考此内容：

您可以从这些子图像的中心开始，使用LineIterator分析像素的输出，并尝试找到一些线性或二次（或任何其他强度降低）。或者，您可以删除纯白色像素，尝试将3D抛物线拟合到该区域，并分析坡度参数。