数学之路-python计算实战(21)-机器视觉-拉普拉斯线性滤波

拉普拉斯线性滤波,.边缘检测

  Laplacian

Calculates the Laplacian of an image.

C++: void Laplacian(InputArray src, OutputArray dst, int ddepth, int ksize=1, double scale=1, double delta=0, int borderType=BORDER_DEFAULT )
Python: cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) → dst
C: void cvLaplace(const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 )
Python: cv.Laplace(src, dst, apertureSize=3) → None
Parameters:
  • src – Source image.
  • dst – Destination image of the same size and the same number of channels as src .
  • ddepth – Desired depth of the destination image.
  • ksize – Aperture size used to compute the second-derivative filters. See getDerivKernels() for details. The size must be positive and odd.
  • scale – Optional scale factor for the computed Laplacian values. By default, no scaling is applied. See getDerivKernels() for details.
  • delta – Optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst .
  • borderType – Pixel extrapolation method. SeeborderInterpolate() for details.

The function calculates the Laplacian of the source image by adding up the second x and y derivatives calculated using the Sobel operator:

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This is done when ksize > 1 . When ksize == 1 , the Laplacian is computed by filtering the image with the following 数学之路-python计算实战(21)-机器视觉-拉普拉斯线性滤波 aperture:

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Laplace

计算图像的 Laplacian 变换

void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 );
src
输入图像.
dst
输出图像.
aperture_size
核大小 (与 cvSobel 中定义一样).

函数 cvLaplace 计算输入图像的 Laplacian变换,方法是先用 sobel 算子计算二阶 x- 和 y- 差分,再求和:

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对 aperture_size=1 则给出最快计算结果,相当于对图像采用如下内核做卷积:

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#线性锐化滤波,拉普拉斯图像变换
#code:myhaspl@myhaspl.com
import cv2

fn="test6.jpg"
myimg=cv2.imread(fn)
img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)

jgimg=cv2.Laplacian(img,-1)
cv2.imshow(‘src‘,img)
cv2.imshow(‘dst‘,jgimg)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

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