请详细列出OpenCV 对图像点进行导数运算的过程及原理

OpenCV中对图像点进行导数运算的过程可以分为以下几步：

1. 离散化图像：将连续的图像离散化，得到一个像素矩阵。

2. 求取梯度：通过对像素矩阵内的像素点进行差分，得到该像素点的导数值。通常使用Sobel算子或者Scharr算子进行求导，这两种算子都可以用于求取图像的水平和垂直梯度。

3. 边缘检测：通过对梯度值进行阈值处理，得到边缘位置。可以使用Canny算子进行边缘检测，该算子可以通过非极大值抑制和双阈值处理来检测出图像中的边缘。

原理方面，OpenCV中的导数运算是通过差分的方式来实现的。差分是一种数学运算，它可以用来求取函数在某一点的导数值。在图像处理中，我们将像素点看作是离散的函数值，通过对其进行差分，可以求取该像素点的导数值。Sobel算子和Scharr算子是两种常用的差分算子，它们可以用来求取图像的水平和垂直梯度。Canny算子则是一种用于边缘检测的算子，它通过对梯度值进行阈值处理，来检测出图像中的边缘。