int main(){ Mat src = imread("test.jpg");//载入原始图 Mat src1, src2, src3, src4,dst; namedWindow("效果图窗口", 1);//定义窗口 //使用高斯滤波消除噪声 //求 X方向梯度 Scharr(src, src1, CV_16S, 1, 0, 1, 0, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs(src1, src2); imshow("效果图窗口", src2); waitKey(3000); //求Y方向梯度 Scharr(src, src3, CV_16S, 0, 1, 1, 0, BORDER_DEFAULT); convertScaleAbs(src3, src4); imshow("效果图窗口", src4); waitKey(3000); //合并梯度 addWeighted(src2, 0.5, src4, 0.5, 0, dst); imshow("效果图窗口", dst); waitKey(3000); return 0; }
C++: void Scharr( InputArray src, //源图 OutputArray dst, //目标图 int ddepth,//图像深度 int dx,// x方向上的差分阶数 int dy,//y方向上的差分阶数 double scale=1,//缩放因子 double delta=0,// delta值 intborderType=BORDER_DEFAULT )// 边界模式
第一个参数，InputArray 类型的src，为输入图像，填Mat类型即可。
第二个参数，OutputArray类型的dst，即目标图像，函数的输出参数，需要和源图片有一样的尺寸和类型。第三个参数，int类型的ddepth，输出图像的深度，支持如下src.depth()和ddepth的组合： 若src.depth() = CV_8U, 取ddepth =-1/CV_16S/CV_32F/CV_64F若src.depth() = CV_16U/CV_16S, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F若src.depth() = CV_32F, 取ddepth =-1/CV_32F/CV_64F若src.depth() = CV_64F, 取ddepth = -1/CV_64F 第四个参数，int类型dx，x方向上的差分阶数。第五个参数，int类型dy，y方向上的差分阶数。第六个参数，double类型的scale，计算导数值时可选的缩放因子，默认值是1，表示默认情况下是没有应用缩放的。我们可以在文档中查阅getDerivKernels的相关介绍，来得到这个参数的更多信息。第七个参数，double类型的delta，表示在结果存入目标图（第二个参数dst）之前可选的delta值，有默认值0。第八个参数， int类型的borderType，我们的老朋友了（万年是最后一个参数），边界模式，默认值为BORDER_DEFAULT。这个参数可以在官方文档中borderInterpolate处得到更详细的信息。
