OpenCV图像边缘检测（Laplace算法）

一、Laplace算法简介
二阶微分在亮的一边是负的，在暗的一边是正的。常数部分为零。可以用来确定边的准确位置，以及像素在亮的一侧还是暗的一侧。
拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子，具有旋转不变性。一个二维图像函数的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数，定义为：

其中：

由于 Laplacian使用了图像梯度，它内部的代码其实是调用了 Sobel 算子的。同时，可以让一幅图像减去它的Laplacian增强其对比对。

二、OpenCV中Laplacian函数解析

void Laplacian(InputArray src,OutputArray dst, int ddepth,int ksize=1, double scale=1, double delta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT );

第一个参数，InputArray类型的image，输入图像，即源图像，需为单通道8位图像。
第二个参数，OutputArray类型的edges，输出的边缘图，需要和源图片有一样的尺寸和通道数。
第三个参数，int类型的ddept，目标图像的深度。
第四个参数，int类型的ksize，用于计算二阶导数的滤波器的孔径尺寸，大小必须为正奇数，且有默认值1。
第五个参数，double类型的scale，计算拉普拉斯值的时候可选的比例因子，有默认值1。
第六个参数，double类型的delta，表示在结果存入目标图（dst）之前可选的delta值，有默认值0。
第七个参数， int类型的borderType，边界模式，默认值为BORDER_DEFAULT。

三、实例
1、代码


#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  using namespace cv;int main()
{//【0】变量的定义  Mat src, src_gray, dst, abs_dst;//【1】载入原始图    src = imread("1.jpg");    //【2】显示原始图   imshow("【原始图】图像Laplace变换", src);//【3】使用高斯滤波消除噪声  GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);//【4】转换为灰度图  cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);//【5】使用Laplace函数  Laplacian(src_gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);//【6】计算绝对值，并将结果转换成8位  convertScaleAbs(dst, abs_dst);//【7】显示效果图  imshow("【效果图】图像Laplace变换", abs_dst);waitKey(0);return 0;
}

2、运行结果
（1）原图像

（2）Laplace转换图像

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