halcon梯度计算算子有哪些?請舉出實例用法並附上圖片，最後總結各算子的差異

Halcon视觉库提供了一系列用于处理图像梯度的算子，这些算子有助于检测边缘、纹理变化和其他特征。以下是几个常用的梯度计算算子：

1. **Sobel算子**：最基础的梯度算子，它计算图像的水平和垂直方向的导数。例如：

Hobject edges;
imgproc::sobel(input_image, edges, FILTER_SMOOTH);

差异总结：Sobel对噪声敏感，适用于边缘检测。

2. **Prewitt算子**：类似Sobel，但边界响应更平滑。用法：

imgproc::prewitt(input_image, edges, FILTER_SMOOTH);

差异：比Sobel平滑，更适合于低对比度场景。

3. **Roberts算子**：使用两个简单的邻域权重，适合于实时应用。用法：

imgproc::roberts(input_image, edges, FILTER_SMOOTH);

差异：简单快速，但对于复杂边缘可能不够精确。

4. **Laplacian算子**：通过求二阶导数得到图像的局部曲率信息。用法：

imgproc::laplacian(input_image, edges, FILTER_SMOOTH);

差异：强调边缘的强度，但可能会引入更多的噪声。

5. **Scharr算子**：提供更好的抗噪性能，结合了高斯滤波。用法：

imgproc::scharr(input_image, edges, FILTER_SMOOTH);

差异：对于细节检测更为有效。

选择哪种算子取决于应用场景的需求，如噪声水平、边缘细节的重要性以及实时性需求。