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行和列梯度
• rowgrad(M) - 返回矩阵 M 的行梯度 (行的差分)。
• colgrad(M) - 返回矩阵 M 的列梯度 (列的差分)。
这些函数可求出图像 M 的行与列梯度，在水平或竖直方向实现选择性边界识别。边界识别可用于增强图像中某类取决于边界的特征的可读性。梯度还可产生视觉凹凸效果。
这两个函数通过彼此减去连续的行 (或列) 来创建图像 M 的行差和列差。在每种情况下，结果矩阵都有一个未定义的行或列。这会设置为等于零。
自变量
• M 为图像矩阵。
关于边界查找函数
示例：行和列梯度
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