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Sobel

使用擴展 Sobel 運算元計算一階、二階、三階或混合圖像差分

void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 );

src

輸入圖像.

dst

輸出圖像.

xorder

x 方向上的差分階數

yorder

y 方向上的差分階數

aperture_size

擴展 Sobel 核的大小，必須是 1, 3, 5 或 7。 除了尺寸為 1， 其它情況下， aperture_size ×aperture_size 可分離內核將用來計算差分。對 aperture_size=1的情況， 使用 3x1 或 1x3 內核 （不進行高斯平滑操作）。這裡有一個特殊變數 CV_SCHARR (=-1)，對應 3x3 Scharr 濾波器，可以給出比 3x3 Sobel 濾波更精確的結果。

Laplace

計算圖像的 Laplacian 變換

void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 );

src

輸入圖像.

dst

輸出圖像.

aperture_size

核大小 (與 cvSobel 中定義一樣).

Canny

採用 Canny 演算法做邊緣檢測

void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1,
              double threshold2, int aperture_size=3 );

image

單通道輸入圖像.

edges

單通道存儲邊緣的輸出圖像

threshold1

第一個閾值

threshold2

第二個閾值

aperture_size

Sobel 運算元內核大小 (見 cvSobel).

函數 cvCanny 採用 CANNY 演算法發現輸入圖像的邊緣而且在輸出圖像中標識這些邊緣。threshold1和threshold2 當中的小閾值用來控制邊緣連接，大的閾值用來控制強邊緣的初始分割。