使用一阶和二阶导数函数检测图像边缘。

fluent的udf中求解二阶导数的方法

采用傅里叶变换红外光谱(FTIR)、二阶导数谱结合二维相关红外光谱(2D-IR)，对8 种豆样品(黄豆、黑豆、蚕豆、豌豆、白芸豆、红豆、绿豆和红小豆)进行鉴别分析。结果显示，8 种豆的原始光谱吸收峰非常相似，仅在吸收峰强度和峰位上有微小差异。对1700~800 cm

数值计算中，采用三点法求函数的二阶导数，计算结果较为精确

这个包使用前向自动微分来计算提供的用户函数的一阶和二阶导数。 比它快25-30倍市售软件包（2006 年 6 月）。 要计算函数 myFunc 相对于 x 在 x=x0 处的导数，您可以调用 x = myAD(x0); 结果 = myFunc(x); functionValue = getvalues（result）; 导数= getderivs（结果）;

[ZX, ZY, ZXX, ZYY, ZXY] = trigradient2(X, Y, Z, T, M) 使用最小二乘线性回归计算函数 Z(X,Y) 的导数。 方程组是用泰勒级数从每个点到相邻顶点建立的。 如果一个顶点连接到少于五个顶点，则也使用两条边距离内的顶点。 这种推导方法比一阶方法提供了更好的结果。 特别是计算出的二阶场导数的误差明显小于用一阶函数推导两倍场的误差。 输入： X= 带有 x 坐标的向量。 Y= 带有 y 坐标的向量。 Z = 矩阵，每个点都有函数值。 如果 Z 有多个列 计算每一列的导数。 可选参数： T = 三角剖分（具有多边形顶点的 Nx3 矩阵）。 如果没有给出 X,Y 的 delaunay 三角剖分，则使用。 M= 用于计算的方法。 默认值为 0。 0：一个大方程组。 快速地。 1：多个小方程系统。 较慢但取决于输入值更准确。 输出： ZX=dz/dx

数值计算中，采用四点法求函数的二阶导数，计算结果比较精确

在网上一位仁兄的博客上找的，针对图像的一阶导数和二阶导数，免费供大家下载。共同进步.