surf算法中積分和（圖）與盒式（box）濾波器的關係擴展（四，梯度和及效率）

以下，我們在圖像處理中默認梯度，導數，差分是一個概念。 我們前面博客中關於自動對焦，使用了梯度和=|dx|+|dy|的方法解決。 我們上一節證明了積分和與二階差分（梯度）的關係，或者說積分和與盒子（box）濾波器之間的關係。 顯而易見，積分和能表達上面關係，那麼梯度和也能表達二階差分（梯度）的關係。 顯然，盒子濾波器也可以用梯度和來處理，那麼，請問，積分和加減效率高，還是梯度和效率高？ 測試發現，

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