OpenCV图像滤波(10)Laplacian函数的使用

• 操作系统：ubuntu22.04
• OpenCV版本：OpenCV4.9
• IDE:Visual Studio Code
• 编程语言：C++11

功能描述

计算图像的拉普拉斯值。

该函数通过使用 Sobel 运算符计算出的 x 和 y 的二阶导数之和来计算源图像的拉普拉斯值：
$$\text{dst}=\Delta \text{src}=\frac{{\partial }^2\text{src}}{\partial x^2}+\frac{{\partial }^2\text{src}}{\partial y^2}$$

当 ksize > 1 时，通过这种方式计算拉普拉斯值。当 ksize == 1 时，通过使用以下 3×3 掩模过滤图像来计算拉普拉斯值：
$$\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& -4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right]\text{\hspace{1em}(3)}$$

在图像处理和计算机视觉领域中，Laplacian 操作是一种常用的边缘检测方法。Laplacian 运算符是一种二阶导数算子，可以用来突出图像中的细节和边缘。在 OpenCV 中，cv::Laplacian() 函数用于计算图像的拉普拉斯算子

函数原型

void cv::Laplacian
(InputArray 	src,OutputArray 	dst,int 	ddepth,int 	ksize = 1,double 	scale = 1,double 	delta = 0,int 	borderType = BORDER_DEFAULT 
)		

参数

• 参数src 源图像。
• 参数dst 目标图像，与源图像具有相同的大小和通道数。
• 参数ddepth 期望的目标图像深度，参见组合选项。
• 参数ksize 用于计算二阶导数滤波器的孔径大小。详情请参阅 getDerivKernels。大小必须为正奇数。
• 参数scale 计算得到的拉普拉斯值的可选缩放因子。默认情况下，不应用任何缩放。详情请参阅 getDerivKernels。
• 参数delta 一个可选的增量值，在将结果存储到 dst 之前会加到结果上。
• 参数borderType 像素外推方法，参见 BorderTypes。BORDER_WRAP 不被支持。

代码示例

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>int main( int argc, char** argv )
{// 读取图像cv::Mat src = cv::imread( "/media/dingxin/data/study/OpenCV/sources/images/erik.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE );if ( !src.data ){std::cout << "Error: Could not open or find the image." << std::endl;return -1;}cv::Size sz2Sh( 400, 600 );cv::resize( src, src, sz2Sh, 0, 0, cv::INTER_LINEAR_EXACT );// 定义目标图像cv::Mat dst;// 设置拉普拉斯算子参数int ddepth     = CV_16S;              // 目标图像的深度，这里使用16位整数int ksize      = 3;                   // 孔径大小，一般选择3或5double scale   = 1;                   // 缩放因子int delta      = 0;                   // 增量值int borderType = cv::BORDER_DEFAULT;  // 边界类型// 应用拉普拉斯算子cv::Laplacian( src, dst, ddepth, ksize, scale, delta, borderType );// 将结果转换回8位图像cv::convertScaleAbs( dst, dst );// 显示原图和拉普拉斯结果cv::namedWindow( "Original Image", cv::WINDOW_NORMAL );cv::imshow( "Original Image", src );cv::namedWindow( "Laplacian Result", cv::WINDOW_NORMAL );cv::imshow( "Laplacian Result", dst );// 等待用户按键cv::waitKey( 0 );return 0;
}

运行结果