OpenCV学习十九：Laplacian 拉普拉斯算子

使用中心为5的8邻域拉普拉斯算子与图像卷积可以达到锐化增强图像的目的，拉普拉斯算子如下图所示：

      

  这个好像不对，大概是这意思吧

Laplacian( src_gray, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, BORDER_DEFAULT );

• src_gray: 输入图像。
• dst: 输出图像
• ddepth: 输出图像的深度。 因为输入图像的深度是 CV_8U ，这里我们必须定义 ddepth = CV_16S 以避免外溢。
• kernel_size: 内部调用的 Sobel算子的内核大小，此例中设置为3。
• scale, delta 和 BORDER_DEFAULT: 使用默认值。

最后应将输出图像的深度转化为 CV_8U : convertScaleAbs( dst, abs_dst );

高斯模糊-灰度-拉普拉斯计算-绝对值（convertScaleAbs）-显示结果

#include   
#include   
#include   

using namespace cv;  
using namespace std;  

char file[] = "1.jpg";
int main(int argc, char** argv)  
{  
	Mat img = imread(file, -1);
	pyrDown(img, img, Size(img.cols/2, img.rows/2));
	imshow("1",img);

	Mat gray, laplaci, final;

	//高斯模糊
	GaussianBlur(img, img, Size(5,5), 0, 0);

	//转灰度图像
	cvtColor(img, gray, CV_BGR2GRAY);
	imshow("gray", gray);imwrite("gray.jpg", gray);

	//拉普拉斯处理
	Laplacian(gray, laplaci, CV_16S, 3, 1, 0);

	//绝对值处理
	convertScaleAbs(laplaci, laplaci);

	//展示图像
	imshow("laplaci", laplaci);imwrite("laplaci.jpg", laplaci);

	//后期处理
	Mat kernel = getStructuringElement(MORPH_RECT, Size(3,3), Point(-1,-1));
	morphologyEx(laplaci, final, CV_MOP_TOPHAT, kernel);
	threshold(final, final,100, 255, THRESH_TOZERO_INV);
	threshold(final, final,20, 90, THRESH_BINARY);
	imshow("final", final);imwrite("final.jpg", final);
		
	waitKey();
	return 1;
}  

原图

gray

拉普拉斯

final