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Cv中文参考手册 Cv图像处理 Wikipedia，自由的百科全书 注意:本章描述图像处理和分析的一些函数。大多数函数都是针对两维象素数组的，这里，我们称这些数组为“图像”，但是它们不一定非得是IplImage 结构，也可以是CvMat或者CvMatND结构。 梯度、边缘和角点 Sobel 使用扩展 Sobel 算子计算一阶、二阶、三阶或混合图像差分 void cvSobel( const CvArr* src, CvArr* dst, int xorder, int yorder, int aperture_size=3 ); src 输入图像. dst 输出图像. xorder x 方向上的差分阶数 yorder y 方向上的差分阶数 aperture_size 扩展 Sobel 核的大小，必须是 1, 3, 5 或 7。 除了尺寸为 1， 其它情况下， aperture_size ×aperture_size 可分离内核将用来计算差分。对 aperture_size=1的情况， 使用 3x1 或 1x3 内核 （不进行高斯平滑操作）。这里有一个特殊变量 CV_SCHARR (=-1)，对应 3x3 Scharr 滤波器，可以给出比 3x3 Sobel 滤波更精确的结果。Scharr 滤波器系数是： 对 x-方向 以及转置矩阵对 y-方向。 函数 cvSobel 通过对图像用相应的内核进行卷积操作来计算图像差分： 由于Sobel 算子结合了 Gaussian 平滑和微分，所以，其结果或多或少对噪声有一定的鲁棒性。通常情况，函数调用采用如下参数 (xorder=1, yorder=0, aperture_size=3) 或 (xorder=0, yorder=1, aperture_size=3) 来计算一阶 x- 或 y- 方向的图像差分。第一种情况对应： 第二种对应： 或者 核的选则依赖于图像原点的定义 (origin 来自 IplImage 结构的定义)。由于该函数不进行图像尺度变换，所以和输入图像(数组)相比，输出图像(数组)的元素通常具有更大的绝对数值（译者注：即象素的深度）。为防止溢出，当输入图像是 8 位的，要求输出图像是 16 位的。当然可以用函数 cvConvertScale 或 cvConvertScaleAbs 转换为 8 位的。除了 8-比特 图像，函数也接受 32-位 浮点数图像。所有输入和输出图像都必须是单通道的，并且具有相同的图像尺寸或者ROI尺寸。 Laplace 计算图像的 Laplacian 变换 void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 ); src 输入图像. dst 输出图像. aperture_size 核大小 (与 cvSobel 中定义一样). 函数 cvLaplace 计算输入图像的 Laplacian变换，方法是先用 sobel 算子计算二阶 x- 和 y- 差分，再求和: dst(x,y) = d2src/dx2 + d2src/dy2 对 aperture_size=1 则给出最快计算结果，相当于对图像采用如下内核做卷积： 类似于 cvSobel 函数，该函数也不作图像的尺度变换，所支持的输入、输出图像类型的组合和cvSobel一致。 Canny 采用 Canny 算法做边缘检测 void cvCanny( const CvArr* image, CvArr* edges, double threshold1, double threshold2, int aperture_size=3 ); image 输入图像. edges 输出的边缘图像 threshold1 第一个阈值 threshold2 第二个阈值 aperture_size Sobel 算子内核大小 (见 cvSobel). 函数 cvCanny 采用 CANNY 算法发现输入图像的边缘而且在输出图像中标识这些边缘。threshold1和threshold2 当中的小阈值用来控制边缘连接，大的阈值用来控制强边缘的初始分割。 PreCornerDetect 计算用于角点检测的特征图， void cvPreCornerDetect( const CvArr* image, CvArr* corners, int aperture_size=3 ); image 输入图像. corners 保存候选角点的特征图 aperture_size Sobel 算子的核大小(见cvSobel). 函数 cvP