opencv c++实现tenengard函数代码

Tenengrad函数是一种边缘检测算法，可以使用OpenCV C++实现。以下是一个简单的示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("image.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取灰度图像

    Mat gx, gy, mag;
    Scharr(img, gx, CV_32F, 1, 0);
    Scharr(img, gy, CV_32F, 0, 1);
    magnitude(gx, gy, mag);

    double minVal, maxVal;
    minMaxLoc(mag, &minVal, &maxVal);

    Mat output;
    normalize(mag, output, 0, 255, NORM_MINMAX, CV_8U);

    imshow("Tenengrad", output);
    waitKey(0);

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先使用`imread`函数读取一张灰度图像。然后，我们使用OpenCV中的Scharr函数计算x和y方向的梯度。接下来，我们使用`magnitude`函数计算梯度的模值。最后，我们使用`normalize`函数将结果归一化，并将结果显示在屏幕上。

请注意，这只是一个简单的实现示例。如果您需要更高的性能或更复杂的功能，请查阅OpenCV文档并进行更多的调整和优化。