关于“OpenCV半小时掌握基本操作之图像梯度”的完整攻略，以下是我建议的步骤：

1. 什么是图像梯度

首先，在讲解OpenCV的图像梯度之前，我们需要了解一下什么是图像梯度。图像梯度是指在图像中变化最明显的地方，即像素值变化最快的地方。通常情况下，我们可以使用两个方向的导数来描述图像的梯度，其分别为x方向和y方向。这两个方向的导数可以用来描述图像中任意一个像素周围像素值的变化情况。

2. OpenCV中的梯度计算函数

在OpenCV中，我们可以使用Sobel算子、Scharr算子、Laplace算子等函数来进行图像梯度的计算。

以Sobel算子为例，我们可以使用以下代码来计算图像的梯度：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('sobelx', sobelx)
cv2.imshow('sobely', sobely)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，cv2.Sobel函数的参数解释如下：

• 第一个参数是要处理的图像；
• 第二个参数是输出图像的深度，一般使用cv2.CV_64F代表输出图像深度为64位浮点型；
• 第三个参数和第四个参数分别代表要计算的x方向和y方向的导数；
• 第五个参数为使用的Sobel核的大小，一般为3、5、7等奇数；
• 函数返回的输出图像分别代表x方向和y方向的梯度结果。

3. 示例展示

接下来，我们将展示两个OpenCV中图像梯度计算的示例，以帮助读者更好地了解和掌握图像梯度的基本操作。

第一个示例是计算图像的Sobel梯度，并将横向和纵向的结果分别可视化显示出来。代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

sobelx = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
sobely = cv2.Sobel(img, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('sobelx', sobelx)
cv2.imshow('sobely', sobely)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

第二个示例是使用Laplace算子计算图像的梯度，并将结果进行可视化展示。代码如下：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

laplacian = cv2.Laplacian(img, cv2.CV_64F)

cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('laplacian', laplacian)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

通过这两个示例，可以清楚地看到OpenCV中图像梯度计算的基本操作，以及如何使用不同的函数来计算不同种类的梯度。同时，读者可以根据自己的需求来进行进一步的尝试和探索，以便更好地掌握图像梯度相关操作。