Sobel 算子
提取轮廓
右减左，下减上
ddepth一般指定-1，与输入一样（在 OpenCV 里，“图像深度（depth）” 指的其实就是 每个像素的数据类型（data type），比如是8位整数、16位整数还是32/64位浮点数—— 而不是图像的“位深度”或“通道数”。）dx,dy为 0 或 1
sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV64F, 1, 0, ksize=3)cv2.CV64F 提升位数，表示负数，用于后面取绝对值（白到黑是正，黑到白就是负了）
sobelx = cv2.convertScaleAbs(sobelx)取绝对值
总的梯度为两个方向上的求和
sobelxy = cv2.addWeighted(sobelx, 0.5, sobely, 0.5, 0)
（不建议 dx dy 同时设为 1 之后同时计算）
例子：
Scharr 算子
数值比 Sobel 算子大，对结果差异更大更敏感，对原图像描绘更细致
是 Sobel 算子的精度优化版本，大小固定为 3
Laplacian 算子
二阶导，对变化更敏感，但是不足之处在于容易受到噪音点的影响
（中心与周围比较，无 dx，dy）
例子：
