python实现图像高斯一阶差分

高斯一阶差分也是一种常用的图像边缘检测方法，可以通过以下代码实现：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 高斯滤波
img_smooth = cv2.GaussianBlur(img, (5, 5), 0)

# 计算x方向和y方向的一阶导数
sobelx = cv2.Sobel(img_smooth, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=3)
sobely = cv2.Sobel(img_smooth, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=3)

# 计算高斯一阶差分
img_gauss = np.sqrt(np.square(sobelx) + np.square(sobely))

# 显示图像
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('gaussian 1st order difference', img_gauss)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

同样使用了OpenCV库进行图像处理，首先对图像进行了高斯滤波，然后计算x方向和y方向的一阶导数，最后计算高斯一阶差分。需要注意的是，这里使用了numpy库的`np.sqrt()`函数对两个导数的平方求和后进行开方，得到了最终的高斯一阶差分图像。