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wzjs 2025/9/1 13:02:59

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操作系统：ubuntu22.04
OpenCV版本：OpenCV4.9
IDE:Visual Studio Code
编程语言：C++11

算法描述

该函数用于创建一个 Scharr 滤波器（基于 CUDA 加速），用于图像的一阶导数计算。它常用于边缘检测任务中，相比 Sobel 滤波器具有更高的方向精度和更小的误差。

在 GPU 上使用此滤波器可显著提升图像处理速度，特别适合大规模图像或实时视频处理任务。

函数原型

Ptr<Filter> cv::cuda::createScharrFilter 	
(int  	srcType,int  	dstType,int  	dx,int  	dy,double  	scale = 1,int  	rowBorderMode = BORDER_DEFAULT,int  	columnBorderMode = -1 
)

参数

参数名	类型	描述
`srcType`	`int`	输入图像类型。例如 `CV_8UC1`, `CV_32FC1` 等。
`dstType`	`int`	输出图像类型。通常使用浮点类型如 `CV_32FC1`。
`dx`	`int`	x 方向上的导数阶数，取值为 0 或 1。
`dy`	`int`	y 方向上的导数阶数，取值为 0 或 1，且必须满足 `dx + dy == 1`。
`scale`	`double`	可选比例因子，默认为 1。用于对滤波结果进行缩放。
`rowBorderMode`	`int`	行方向滤波时使用的边界填充方式。常用如 `BORDER_DEFAULT`、`BORDER_REPLICATE` 等。
`columnBorderMode`	`int`	列方向滤波时使用的边界填充方式。默认值 `-1` 表示与 `rowBorderMode` 相同。

代码示例

#include <opencv2/cudafilters.hpp>
#include <opencv2/cudaimgproc.hpp>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main()
{// 读取图像并上传到 GPUcv::Mat h_input = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/Lenna.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE );cv::cuda::GpuMat d_input, d_output;d_input.upload( h_input );// 创建 Scharr 滤波器（检测 x 方向边缘）auto scharrX = cv::cuda::createScharrFilter( CV_8UC1, CV_32FC1, 1, 0 );// 应用滤波器scharrX->apply( d_input, d_output );// 下载结果并显示cv::Mat h_output;d_output.download( h_output );// 归一化显示cv::convertScaleAbs( h_output, h_output );  // 转换回 uchar 类型cv::imshow( "Scharr X Output", h_output );cv::waitKey( 0 );return 0;
}