C++ opencv 单行灰度图片求由左到右的相邻梯度-Go服务器开发

在 C++ 中，计算单行灰度图像的相邻梯度可以通过直接比较相邻像素的值来实现。这种方法更简单，不需要使用复杂的算子。下面是一个示例代码，展示如何实现这个功能：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
int main() {
    // 读取灰度图像
    cv::Mat img = cv::imread("path_to_your_image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    // 检查图像是否成功加载
    if (img.empty()) {
        std::cerr << "Error: Could not load image!" << std::endl;
        return -1;
    }
    // 确保是单行图像，假设我们只取第一行
    if (img.rows > 1) {
        img = img.row(0); // 选择第一行
    }
    // 创建一个 Mat 对象来存储梯度
    cv::Mat gradient_x(img.cols - 1, 1, CV_8UC1); // 存储梯度结果
    for (int i = 0; i < img.cols - 1; ++i) {
        int gradient_value = abs(static_cast<int>(img.at<uchar>(0, i + 1)) - static_cast<int>(img.at<uchar>(0, i)));
        
        // 限制在0-255范围内（虽然应该不会超过，但为了安全）
        gradient_value = std::min(255, gradient_value);
        
        gradient_x.at<uchar>(i) = static_cast<uchar>(gradient_value);
    }
    // 显示原始图像和相邻梯度图像
    cv::imshow("Original Image", img);
    cv::imshow("Adjacent Gradient Image", gradient_x);
    cv::waitKey(0); // 等待按键事件
    return 0;
}

代码说明：

读取图像：使用 cv::imread 函数读取一张灰度图片。
检查加载：确认图片是否成功加载。
处理单行：如果读入的是多行图像，选取第一行进行处理。
创建梯度存储空间：gradient_x 用于存放由左到右的相邻梯度，其宽度为 img.cols - 1。
计算相邻梯度：
- 遍历该行的每个 pixel（除了最后一个），计算当前 pixel 和下一个 pixel 的绝对差值，即为相邻梯度。
- 使用 std::min 将结果限制在 [0, 255] 范围内，以确保有效性。
显示结果：利用 cv::imshow 展示原始和相邻梯度图。