OpenCV使用此处定义的Sobel算子的实现（details here）。在该实现中，生成水平导数，然后生成垂直导数，然后将梯度计算为导数的L2范数。
假设我想使用L1范数来代替，为了证明这一点，我拍摄了一张图像，并尝试从OpenCV的Sobel()中获得与手动计算梯度的L2范数相同的结果：

import cv2

z_img = cv2.imread(".\\some_image.tif", cv2.IMREAD_UNCHANGED)

z_px_rows = z_img.shape[0]
z_px_cols = z_img.shape[1]

print(f'Center pixel intensity (original): {z_img[z_px_rows // 2, z_px_cols // 2]}')

gx = cv2.Sobel(z_img, cv2.CV_32F, 1, 0, ksize=13)
print(f'Center pixel intensity (gx): {gx[z_px_rows // 2, z_px_cols // 2]}')

gy = cv2.Sobel(z_img, cv2.CV_32F, 0, 1, ksize=13)
print(f'Center pixel intensity (gy): {gy[z_px_rows // 2, z_px_cols // 2]}')

mag, _ = cv2.cartToPolar(gx, gy)
print(f'Center pixel intensity (homebrew sobel): {mag[z_px_rows // 2, z_px_cols // 2]}')

native_sobel = cv2.Sobel(z_img, cv2.CV_32F, 1, 1, ksize=13)
print(f'Center pixel intensity (native sobel): {native_sobel[z_px_rows // 2, z_px_cols // 2]}')

这里我使用了一个32位浮点图像，其中最小值为0.0，最大值约为600.0。

Center pixel intensity (original): 537.156982421875
Center pixel intensity (gx): -220087.90625
Center pixel intensity (gy): 350005.25
Center pixel intensity (homebrew sobel): 413451.78125
Center pixel intensity (native sobel): 16357.7548828125

显然，有些地方不太对劲。我希望最后两个值是相同的（不是***完全***相同，但肯定很接近）。我试着将图像中的像素归一化到范围[0，1]，但没有帮助。我试着将图像转换为8位无符号，但也没有帮助。我对解释这种差异的实现有什么误解？