Laplance算子

二阶导数我不会，别担心 ->拉普拉斯算子(Laplance operator)
Opencv已经提供了相关API - cv::Laplance

API使用cv::Laplacian

Laplacian( InputArray src, OutputArray dst, int depth, //深度CV_16S int kisze, // 3 double scale = 1, double delta =0.0, int borderType = 4 )

处理流程

高斯模糊 – 去噪声GaussianBlur()
转换为灰度图像cvtColor()
拉普拉斯 – 二阶导数计算Laplacian()
取绝对值convertScaleAbs()
显示结果

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;int main( int, char** argv )
{Mat src, gblur_src,gray_src,laplace_src,dst;// 1.加载源图像srcsrc = imread("E:/Experiment/OpenCV/Pictures/girl.jpg");if( src.empty()){ //检测图片printf("could not load image...");return -1;}imshow("input",src);//输出图像// 2. 先模糊，为了去噪声。将cv :: GaussianBlur应用于我们的图像以减少噪音（内核大小= 3）GaussianBlur( src, gblur_src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );// 3. 将滤波后的图像转换为灰度图像：cvtColor( gblur_src, gray_src, COLOR_RGB2GRAY );// 4.分别用 Laplance 算子进行图像边缘化处理Laplacian(gray_src, laplace_src, CV_16S, 3);//参数意思与上述的 Sobel Scharr 函数一致convertScaleAbs(laplace_src, laplace_src);imshow("Laplance Demo", laplace_src);threshold(laplace_src, dst, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);//二值化，边缘显示的更清晰imshow("dst", dst);waitKey(0);return 0;
}

运行截图

参考博客

https://blog.csdn.net/LYKymy/article/details/83186287

https://blog.csdn.net/huanghuangjin/article/details/81142782

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OpenCV-图像处理（18、Laplance算子）

Laplance算子

API使用cv::Laplacian

处理流程

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