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这节介绍Sobel算子的函数及使用。

1. Sobel函数介绍

1.1 参数ddepth

ddepth指 处理结果图像深度。通常情况下，可以将该参数的值设置为-1， 让处理结果与原始图像保持一致。

但是在处理的时候，我们不采用通常的情况，也就是不写为-1。为什么呢？

如图，在计算图中黑色块位置的左右边界的Sobel算子的时候，左边界A处右边 - 左边 = -255，右边界B处 右边 - 左边 = 255。

针对-255（左边界A），因为图像像素值为0-255，所以要对-255进行处理。

一般有两种处理结果：

（1）处理为0。处理为0之后就变成黑色了，如右边上图所示，就看不出来了。因此这种方法只能计算出右边界。

（2）取绝对值变成255。如右边下图所示，可以看到左右边界。我们一般采用这种方式。

在垂直方向上是同样的道理：

如果将-255处理为0，那只能得到下边界的值，得不到上边界的值。

基于上面的考虑，ddepth就不要写成-1了（-1就是指使用np.uint8，当出现负数的时候np.uint8会将负数处理为0），而是使用cv2.CV_64F，这样就能够保留-255了。

还有一个问题，既然保留了负数的值，还要变成绝对值才行。我们再使用下面的函数将负数的值变成256色位图。

后面两个参数我们不用，只用第一个就行了。

1.2 参数dx、dy

如果要计算x轴方向的边界，则dx = 1, dy = 0 

如果要计算y轴方向的边界，则dx = 0, dy = 1

实际上，计算x方向的梯度，使用的是下面的卷积核：

计算y轴方向的梯度，使用的是下面的卷积核：

以上是分别计算x和y方向的梯度，但我们在计算sobel算子的时候，要用到x和y的梯度。有两种方式来计算：

第一种方式，设为1,1。这种方式不太严谨，我们更多的是使用第二种方式。

第二种方式，分别计算，然后相加dst = dx + dy。当然为了使得像素值不超过255，一般加一个系数。比如，dst = dx * 0.5 + dy * 0.5。 

当然，我们不需要自己加，opencv提供了一个函数addWeighted()。

具体的计算就是：

比如：

1.3 参数kernel

核我们一般不用，不用就表示是3。如果用的话，可以设成一个奇数。

3的意思就是3行3列的卷积核。

2. Sobel函数的使用

例1：使用默认值-1，只能得到右边界

1,0表示计算x轴方向的梯度。-1表示使用np.uint8类型，这样就会把负数处理为0，从而导致左边界显示不出来。

结果：

例2：不使用默认值了，但是还是不行

结果：

不使用默认值-1了，但是结果还是只有右边界。要想出现左边界，怎么办呢？还要取绝对值。

例3：正确的得到水平边界的方法

结果：

这样左右边界就都有了。

例4：正确地得到垂直边界的方法

同理，可以求垂直方向上的梯度。

结果：

例5：正确地计算sobel算子

结果：

可以看到，把边界都计算出来了。

例6：

我们再来对比一下，两种方式计算sobel算子有什么不同。

结果：

我们可以看到最后的结果，使用方式一，不能很好的提取边界信息。

注意：我们使用别的图像，使用方式一也能得到边界，但是得到的边界不完整，这样就会导致错误，比如：