如何使用函数（高斯函数）计算图像的梯度（x和y方向）？

Question

我想从图像到x和y方向获得渐变。但是我的函数是高斯函数，但我没有实现图像的渐变。你能建议梯度的方法吗？

这是我的高斯极限。

X_test = np.arange(-10, 10, 1)

这是我的高斯公式（衍生的高斯形式）

sigma = 5
x_direction = ((-2*X_test)*np.exp(-(np.square(X_test/2)/sigma)))/sigma

总代码：

import cv2
import numpy as np
import math

np.set_printoptions(threshold=5)
img = cv2.imread("...\\test_2.jpg",0)
X_test = np.arange(-10, 10, 1)
sigma = 5
x_direction = ((-2*X_test)*np.exp(-(np.square(X_test/2)/sigma)))/sigma
dst1 = cv2.filter2D(img,cv2.CV_8U,x_direction)

cv2.imshow('gausssian_x',dst1)

Y_test = np.arange(-10, 10, 1)
y_direction = ((-2*Y_test)*np.exp(-(np.square(Y_test/2)/sigma)))/sigma
dst2 = cv2.filter2D(img,-1,y_direction)

cv2.imshow('gausssian_y',dst2)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()