目录
一、基础理论
1、原理
2、过程
3、Laplacian函数
代码
效果
参考资料
一、基础理论
1、原理
Laplace算子作为边缘检测之一，和Sobel算子一样也是工程数学中常用的一种积分变换，属于空间锐化滤波操作。因为图像是二维的，所以需要在两个方向求导。
定义：
拉普拉斯算子（Laplace Operator）是n维欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度（▽f）的散度（▽·f）。拉普拉斯算子也可以推广为定义在黎曼流形上的椭圆型算子，称为拉普拉斯-贝尔特拉米算子。
原理：
拉普拉斯算子是二阶微分线性算子，在图像边缘处理中，二阶微分的边缘定位能力更强，锐化效果更好，因此在进行图像边缘处理时，直接采用二阶微分算子而不使用一阶微分。
2、过程
1、一维一阶差分公式和二阶差分公式分别为：
2、在一个二维函数f(x,y)中，x,y两个方向的二阶差分分别为：
3、所以，Laplace算子的差分形式为：
4、得到卷积核：
5、扩展卷积核
该卷积核在上下左右四个90度的方向上结果相同，也就是说在90度方向上无方向性。为了让该卷积核在45度的方向上也能具有该性质，对它扩展定义：
3、Laplacian函数
C++：
voidLaplacian(InputArraysrc, OutputArraydst, intddepth, intksize=1, doublescale=1, doubledelta=0, intborderType=BORDER_DEFAULT)
Laplacian(src, dst, CV_16S, 3); //拉普拉斯变换// 深度 核大小
python：
# 2、Laplacian 算子laplacian = cv.Laplacian(dst, cv.CV_64F)
代码
C++：
//拉普拉斯变换#include<opencv2/opencv.hpp>#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>using namespace cv;Mat src, dst, abs_dst_laplace;int main(){src = imread("Resource/test13.jpg");imshow("原图", src);//拉普拉斯变换Laplacian(src, dst, CV_16S, 3); //拉普拉斯变换//深度核大小convertScaleAbs(dst, abs_dst_laplace); //将类型转化为CV_8UC1imshow("laplacian", abs_dst_laplace); waitKey(0);}
python：
# 边缘检测（Sobel、Laplace、Canny）import cv2 as cv# Laplace二阶微分算子def Laplace():# 1、高斯滤波器 (3 X 3)dst = cv.GaussianBlur(img, (3, 3), sigmaX=0.1)# 核大小 在X方向上的标准偏差# 2、Laplacian 算子laplacian = cv.Laplacian(dst, cv.CV_64F)# 3、取绝对值laplacian = cv.convertScaleAbs(laplacian)# 4、显示cv.imshow("laplacian", laplacian)if __name__ == '__main__':# 读取图片img = cv.imread("Resource/test5.jpg")cv.imshow("img", img)# Sobel() #Sobel一阶微分算子Laplace() #Laplace二阶微分算子cv.waitKey(0)
效果
参考资料
/hellocsz/article/details/102485387?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162899470416780357226662%2522%252C%2522scm%2522%253A%25220713.130102334..%2522%257D&request_id=162899470416780357226662&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~top_click~default-2-102485387.ecpm_v1_rank_v29&utm_term=%E6%8B%89%E6%99%AE%E6%8B%89%E6%96%AF%E7%AE%97%E5%AD%90&spm=1018.2226.3001.4187
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