OpenCV-Python系列四：图像分割(2)--梯度

上一期提到的图像阈值处理，不仅可以实现获取你想要的目标区域(作为mask使用)，还可以帮你获取图像的边缘信息，那关于图像边缘，本期将从另外的角度来处理。
对边缘信息与背景差异较大的场景，你也可以使用threshold分割，不过若阈值不好选取，Laplacian梯度算子就不失为一直尝试方案，而且上网看看，关于Laplacian算子还可以用来判断图像的模糊程度，这个在相机的自动对焦当中，是否可以尝试判断下？
不过处理的效果并不理想，图像低灰阶部分边缘信息丢失严重。

对于sobel，laplacian算子我们可以使用cv2filter2D()来实现，配置相应的核模板即可，如实现提取水平方向边缘信息：

你可以依据实际的应用需求来配置提取边缘的角度信息，这里以45度角(垂直向下逆时针旋转45度)为例：
对此，你可以采用下面的方式来解决：

这个东西没必要这么纠结于具体的某一个名词的解释，梯度这个东西你知道出现在什么情况下、怎么去利用梯度完成其他的复杂的图像处理 *** 作就可以了。其实通俗来说梯度就是指图像上的色彩、亮度的变化情况，其中不仅仅是灰度图像，彩色图像色度变化也可以用梯度体现。

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