Java+opencv3.2.0之sobel算子

sobel算子主要是应用于边缘检测的一个离散的一阶差分算子，用来计算图像亮度函数的一阶梯度的近似值。
sobel算子的计算过程：
假设作用图像为I，
（1）分别求得在x和y方向的导数
水平变化：将I与一个奇数大小的内核Gx卷积
垂直变化：将I与一个奇数大小的内核Gy卷积
（2）在图像的每一点，求出近似梯度

函数： Imgproc.Sobel(Mat src, Mat dst, int ddepth, int dx, int dy, int ksize, double scale, double delta, int borderType)
参数说明：
src：源图像
dst：检测结果图像
ddepth：输出图像的深度
dx：x方向上的差分阶数
dy：y方向上的差分阶数
ksize：sobel核的大小，默认为3
scale：缩放因子
delta：结果存入输出图像前可选的delta值，默认为0
borderType：边界模式，默认BORDER_DEFAULT

示例代码：

public static void main(String[] args)    {        System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);        Mat src = Imgcodecs.imread("F:\\2011031213205880528.jpg", Imgcodecs.IMREAD_GRAYSCALE);        Mat dst = src.clone();        Mat dstx = src.clone();        Mat dsty = src.clone();        Imgproc.GaussianBlur(src, dst, new Size(3, 3), 0);        Imgproc.Sobel(dst, dstx, -1, 1, 0, 3, 1, 0, Core.BORDER_DEFAULT);        Imgcodecs.imwrite("F:\\dstx.jpg", dstx);        Imgproc.Sobel(dst, dsty, -1, 0, 1, 3, 1, 0, Core.BORDER_DEFAULT);        Imgcodecs.imwrite("F:\\dsty.jpg", dsty);        Core.addWeighted(dstx, 0.5, dsty, 0.5, 0, dst);        Imgcodecs.imwrite("F:\\dst.jpg", dst);    }

源图片：

x方向sobel：

y方向sobel：

整体方向：