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16 OpenCV Laplance算子

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  • 图像的二阶导数
  • Laplance算子
  • 代码示例

图像的二阶导数

在这里插入图片描述
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在二阶导数的时候,最大变化处的值为零即边缘是零值。通过二阶
导数计算,依据此理论我们可以计算图像二阶导数,提取边缘。

Laplance算子

在这里插入图片描述

void Laplacian( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth,int ksize = 1, double scale = 1, double delta = 0,int borderType = BORDER_DEFAULT );
/*******************************************************************
*			src: 			输入图				
*			dst:	        输出图
*			ddepth:			输出图深度 CV_16S/CV_32F/CV_64F等
*			ksize:  		核大小,必须是正奇数,默认值是1
*			scale:			计算导数值时可选的缩放因子
*			delta:			可选值,默认为0
*			borderType:		边缘处理模式	
*********************************************************************/

代码示例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>using namespace cv;
int main(int argc, char** argv) {Mat src, dst;src = imread("D:/vcprojects/images/lena.png");if (!src.data) {printf("could not load image");}char input_title[] = "input image";char output_title[] = "Laplaiance Result";namedWindow(input_title);imshow(input_title, src);Mat gray_src, edge_image;GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0);//高斯模糊cvtColor(dst, gray_src, COLOR_BGR2GRAY);//灰度处理Laplacian(gray_src, edge_image, CV_16S, 3);//找图像边缘convertScaleAbs(edge_image, edge_image);//获取边缘绝对值threshold(edge_image, edge_image, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);//增强边缘轮廓namedWindow(output_title, CV_WINDOW_AUTOSIZE);imshow(output_title, edge_image);waitKey(0);return 0;
}

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