在筆記十四中，我們使用了Sobel算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，理論依據(jù)是像素變化最快的地方最有可能是邊緣處，所以使用sobel算子對(duì)圖像做微分，得到的結(jié)果圖像當(dāng)中灰度較大的區(qū)域，即為邊緣處。

在這里，我們使用Laplace算子來做邊緣檢測(cè)，也是類似的道理，只不過換成了二階微分，在一階微分的極大值的地方，二階微分為零。我們以二階微分為零的區(qū)域作為邊緣。當(dāng)然了一階微分極小值的地方，即圖像變化很慢很慢的地方，二階微分也可能為零。所以我們還需要進(jìn)行額外的濾波。

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在理論上是這樣，但是在實(shí)現(xiàn)上，OpenCV使用了類似sobel算子的方法，并且在Laplace算子的運(yùn)用中，一行二階微分和列二階微分的加法結(jié)合在一起，用一個(gè)kernel計(jì)算完畢。

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先看看OpenCV當(dāng)中運(yùn)用Laplace算子的函數(shù)：

void cv::Laplacian( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int ksize,?double scale, double delta, int borderType )

使用方式和Sobel相似。

部分實(shí)現(xiàn)代碼如下：

1 if( ksize == 1 || ksize == 3 ) 2 { 3 float K[2][9] = 4 {{0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0}, 5 {2, 0, 2, 0, -8, 0, 2, 0, 2}}; 6 Mat kernel(3, 3, CV_32F, K[ksize == 3]); 7 if( scale != 1 ) 8 kernel *= scale; 9 filter2D( src, dst, ddepth, kernel, Point(-1,-1), delta, borderType ); 10 }

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OpenCV中使用Laplacian的例子：

1 int main( int, char** argv ) 2 { 3 4 Mat src, src_gray, dst; 5 int kernel_size = 3; 6 int scale = 1; 7 int delta = 0; 8 int ddepth = CV_16S; 9 const char* window_name = "Laplace Demo"; 10 11 /// Load an image 12 src = imread( argv[1] ); 13 14 if( !src.data ) 15 { return -1; } 16 17 /// Remove noise by blurring with a Gaussian filter 18 GaussianBlur( src, src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT ); 19 20 /// Convert the image to grayscale 21 cvtColor( src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY ); 22 23 /// Create window 24 namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE ); 25 26 /// Apply Laplace function 27 Mat abs_dst; 28 29 Laplacian( src_gray, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, BORDER_DEFAULT ); 30 convertScaleAbs( dst, abs_dst ); 31 32 /// Show what you got 33 imshow( window_name, abs_dst ); 34 35 waitKey(0); 36 37 return 0; 38 } View Code

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/nipan/p/4147302.html

創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎(jiǎng)勵(lì)來咯，堅(jiān)持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎(jiǎng)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的OpenCV笔记（十五）——使用Laplace算子进行图像的边缘检测的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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