opencv学习笔记--Laplace算子

声明：虽然肯定没人看，但是我要说明，里面的内容都是我从官方文档上抄的，仅作为个人复习之用，并非原创。

前一节我们学习了 Sobel 算子 ，其基础来自于一个事实，即在边缘部分，像素值出现”跳跃“或者较大的变化。如果在此边缘部分求取一阶导数，你会看到极值的出现。正如下图所示：

如果在边缘部分求二阶导数会出现什么情况?

你会发现在一阶导数的极值位置，二阶导数为0。所以我们也可以用这个特点来作为检测图像边缘的方法。 但是， 二阶导数的0值不仅仅出现在边缘(它们也可能出现在无意义的位置),但是我们可以过滤掉这些点。

Laplacian算子 从以上分析中，我们推论二阶导数可以用来 检测边缘 。 因为图像是 “2维”, 我们需要在两个方向求导。使用Laplacian算子将会使求导过程变得简单。Laplacian 算子 的定义:

OpenCV函数 Laplacian 实现了Laplacian算子。 实际上，由于 Laplacian使用了图像梯度，它内部调用了 Sobel 算子。 //! applies Laplacian operator to the image CV_EXPORTS_W void Laplacian( InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT );

函数接受了以下参数:

src 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scale, delta 和 BORDER_DEFAULT: 使用默认值。