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这里使用较为常用的Sobel算子计算X和Y方向上的梯度以及梯度的方向角，Sobel的X和Y方向的卷积因子为：

更多关于Sobel算子的介绍可以移步这里查看：

使用Sobel卷积因子计算X、Y方向梯度和梯度方向角代码实现：

//******************Sobel卷积因子计算X、Y方向梯度和梯度方向角********************
//第一个参数imageSourc原始灰度图像；
//第二个参数imageSobelX是X方向梯度图像；
//第三个参数imageSobelY是Y方向梯度图像；
//第四个参数pointDrection是梯度方向角数组指针
//*************************************************************
void SobelGradDirction(const Mat imageSource,Mat &imageSobelX,Mat &imageSobelY,double *&pointDrection)
{
	pointDrection=new double[(imageSource.rows-1)*(imageSource.cols-1)];
	for(int i=0;i<(imageSource.rows-1)*(imageSource.cols-1);i++)
	{
		pointDrection[i]=0;
	}
	imageSobelX=Mat::zeros(imageSource.size(),CV_32SC1);
	imageSobelY=Mat::zeros(imageSource.size(),CV_32SC1);
	uchar *P=imageSource.data;  
	uchar *PX=imageSobelX.data;  
	uchar *PY=imageSobelY.data;  

	int step=imageSource.step;  
	int stepXY=imageSobelX.step; 
	int k=0;
	int m=0;
	int n=0;
	for(int i=1;i<(imageSource.rows-1);i++)  
	{  
		for(int j=1;j<(imageSource.cols-1);j++)  
		{  
			//通过指针遍历图像上每一个像素 
			double gradY=P[(i-1)*step+j+1]+P[i*step+j+1]*2+P[(i+1)*step+j+1]-P[(i-1)*step+j-1]-P[i*step+j-1]*2-P[(i+1)*step+j-1];
			PY[i*stepXY+j*(stepXY/step)]=abs(gradY);
			double gradX=P[(i+1)*step+j-1]+P[(i+1)*step+j]*2+P[(i+1)*step+j+1]-P[(i-1)*step+j-1]-P[(i-1)*step+j]*2-P[(i-1)*step+j+1];
            PX[i*stepXY+j*(stepXY/step)]=abs(gradX);
			if(gradX==0)
			{
				gradX=0.00000000000000001;  //防止除数为0异常
			}
			pointDrection[k]=atan(gradY/gradX)*57.3;//弧度转换为度
			pointDrection[k]+=90;
			k++;
		}  
	} 
	convertScaleAbs(imageSobelX,imageSobelX);
	convertScaleAbs(imageSobelY,imageSobelY);
}

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