Opencv-拉普拉斯算子

知识点

图像梯度 – 拉普拉斯算子
图像的一阶导数算子可以得到图像梯度局部梯度相应值，二阶导数可以通过快速的图像像素值强度的变化来检测图像边缘，其检测图像边缘的原理跟图像的一阶导数有点类似，只是在二阶导数是求X、Y方向的二阶偏导数，对图像来说：

X方向的二阶偏导数就是 dx = f(x+1, y) + f(x-1, y) – 2f(x, y)
Y方向的二阶偏导数就是 dy = f(x, y+1) + f(x, y-1) – 2f(x, y)
对X方向与Y方向进行叠加最终就得到delta对应的二阶导数算子，看第一张图像最下面的部分就是对应的四邻域的二阶导数算子，我们可以进一步扩展增强为八邻域的算子。

OpenCV中Laplacian滤波函数就是二阶导数发现边缘的函数：
void cv::Laplacian(
InputArray src,
OutputArray dst,
int ddepth, // 深度默认是-1表示输入与输出图像相同
int ksize = 1,// 必须是奇数， 等于1是四邻域算子，大于1改用八邻域算子
double scale = 1,
double delta = 0, // 对输出图像加上常量值
int borderType = BORDER_DEFAULT
)

Python:
dst = cv.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]] )

PS:
拉普拉斯算子是一种特别容易受到噪声干扰的边缘发现算子，所以经常对要处理的图像首先进行一个高斯模糊，然后再进行拉普拉斯算子的边缘提取，而且在一些场景中会把这两步合并成为一步，就是我们经常听说的LOG算子。

python代码

import cv2 as cv
import numpy as np

image = cv.imread("C:/Users/qqxd/Desktop/opencvcode/images/yuan_test.png")
cv.namedWindow("input", cv.WINDOW_AUTOSIZE)
cv.imshow("input", image)

h, w = image.shape[:2]
src = cv.GaussianBlur(image, (0, 0), 1)
dst = cv.Laplacian(src, cv.CV_32F, ksize=3, delta=127)
dst = cv.convertScaleAbs(dst)
result = np.zeros([h, w*2, 3], dtype=image.dtype)
result[0:h,0:w,:] = image
result[0:h,w:2*w,:] = dst
cv.imshow("result", result)
# cv.imwrite("D:/laplacian_08.png", result)


cv.waitKey(0)
cv.destroyAllWindows()

c++代码

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int artc, char** argv) {
	Mat image = imread("C:/Users/qqxd/Desktop/opencvcode/images/yuan_test.png");
	if (image.empty()) {
		printf("could not load image...n");
		return -1;
	}
	namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
	imshow("input", image);

	Mat blured, dst;
	GaussianBlur(image, blured, Size(3, 3), 0);
	Laplacian(blured, dst, CV_32F, 1, 1.0, 127.0, BORDER_DEFAULT);
	convertScaleAbs(dst, dst);
	imshow("result", dst);

	waitKey(0);
	return 0;
}

运行结果如下：

最后

以上就是笑点低钢笔为你收集整理的Opencv-拉普拉斯算子的全部内容，希望文章能够帮你解决Opencv-拉普拉斯算子所遇到的程序开发问题。

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