OpenCvSharp 学习笔记18 --Laplacian算子

理论：

官方图例：

使用 Sobel 算子进行一阶求导，得到边缘像素是最大值（最高点）。这是基于：在边缘区域中，像素强度显示出“跳跃”或强度的高度变化。获得强度的一阶导数，我们观察到边缘的特征是最大值，如图中所示。
Laplace算子是进行二阶求导，从图上观察到二阶导数为零！因此，我们也可以使用此标准来尝试检测图像中的边缘。但请注意，零不仅会出现在边缘（它们实际上可能出现在其他无意义的位置）; 这可以通过在需要时应用过滤来解决。

数学公式：
$$Laplace(f)=\frac{{\delta }^{2}F}{\delta X^2}+\frac{{\delta }^{2}F}{\delta Y^2}$$

处理步骤：

1. 高斯模糊 - 降噪声， Cv2.GaussianBlur
2. 转为灰度图像 ，Cv2.CvtColor
3. 拉普拉斯 二阶导数计算 ，Cv2.Laplacian
4. 取绝对值 Cv2.ConvertScaleAbs
5. 显示结果

API：

Cv2.Laplacian():计算图像的拉普拉斯行列式

参数	说明
InputArray src	源图像
OutputArray dst	输出图像，将具有与src相同的大小和相同数量的通道
MatType ddepth	目标图像的所需深度 默认填 -1，与源图一致
int ksize = 1	用于计算二阶导数滤波器的孔径大小，卷积核大小，奇数
double scale = 1	计算的拉普拉斯值的可选缩放因子(默认情况下不应用缩放)
double delta = 0	可选的增量值，在将结果存储到dst之前添加到结果中
BorderTypes borderType = BorderTypes.Reflect101	边缘处理方法

代码：

/// 

        /// Laplacian算子图像边缘处理
        /// 
        private static void Laplacian(string path)
        {
            using (Mat src = new Mat(path, ImreadModes.AnyColor | ImreadModes.AnyDepth))
            using (Mat dst = new Mat())
            {
                //步骤
                //1:高斯模糊
                Mat guss = new Mat();
                Cv2.GaussianBlur(src, guss, new Size(3, 3), 0, 0, BorderTypes.Default);

                //2:转为灰度图像
                Mat gray = new Mat();
                Cv2.CvtColor(guss, gray, ColorConversionCodes.RGB2GRAY);

                //3:Laplacian算子处理 二阶导数计算
                Cv2.Laplacian(gray, dst, -1, 3); //高斯模糊可以变换位图深度


                //处理噪声点 二值化 -- 可选
                Cv2.Threshold(dst, dst, 0, 255, ThresholdTypes.Otsu | ThresholdTypes.Binary);
                //4:取绝对值
                /*
                 * 摘要：
                 *      缩放 ，计算绝对值并将结果转换为bit位
                 * 参数：
                 *      src:    源数组
                 *      dst:    目标数组
                 *      alpha:  可选比例因子【默认情况下是1】
                 *      beta:   可选增量添加到缩放值中。【默认情况下是0】
                 * 
                 */
                Cv2.ConvertScaleAbs(dst, dst);



                using (new Window("OUTPUT", WindowMode.AutoSize, dst))
                using (new Window("GRAY", WindowMode.AutoSize, gray))
                using (new Window("GUSS", WindowMode.AutoSize, guss))
                using (new Window("SRC", WindowMode.AutoSize, src))
                {
                    Cv2.WaitKey(0);
                }
            }
        }
        #endregion

源图与高斯模糊

灰度图与最终拉普拉斯求导图