图片求导锐化与模糊检测

很明显，一阶微分已经可以把轮廓辨识出来，但是，对于变化较缓的地方，一阶微分会给出一个比较长的序列，对应到图像上就是轮廓比较“粗”，二阶微分只识别跳变的边缘，对应到图像上就是比较“细”。而且对像素的陡变的地方，二阶微分会出现有“零交叉”的两个点，这种点对边缘定位非常有作用。

所以，在细节增强方面，二阶微分要比一阶微分好的多。

Sobel算子(求一阶导数)

拉普拉斯算子(求二阶导数)

You simply take a single channel of an image (presumably grayscale) and convolve it with the following 3 x 3 kernel:

Figure 2: The Laplacian kernel.

opencv的代码实现:

cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F)

返回的是检测到的边缘所组成的一张图片,

计算这张图片的方差

cv2.Laplacian(image, cv2.CV_64F).var()即得出图片的模糊程度..

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