OpenCV计算拉普拉斯算子

OpenCV计算拉普拉斯算子，拉普拉斯算子也是一种基于图像导数运算的高通线性滤波器，它通过计算二阶导数来度量图像函数的曲率。

如何实现

在OpenCV中，可用cv::Laplacian函数计算图像的拉普拉斯算子。它与cv::Sobel函数非常类似。实际上，为了获得核心矩阵，它们使用了同一个基本函数cv::getDerivKernels。根据定义，它采用二阶导数，因此和cv::Sobel函数唯一的区别是它没有用来表示导数的阶的参数。

我们为这个算子创建一个简单的类，封装几个与拉普拉斯算子有关的运算。基本的属性和方法如下所示：

        class LaplacianZC {

          private:
          // 拉普拉斯算子
          cv::Mat laplace;
          // 拉普拉斯内核的孔径大小
          int aperture;

          public:

          LaplacianZC() : aperture(3) {}

          // 设置内核的孔径大小
          void setAperture(int a) {
            aperture= a;
          }

          // 计算浮点数类型的拉普拉斯算子
          cv::Mat computeLaplacian(const cv::Mat& image) {

            // 计算拉普拉斯算子
            cv::Laplacian(image, laplace, CV_32F, aperture);
            return laplace;
        }

拉普拉斯算子的计算在浮点数类型的图像上进行。与上文一样，要对结果做缩放处理才能使其正常显示。缩放基于拉普拉斯算子的最大绝对值，其中数值0对应灰度级128。类中有一个方法可获得下面的图像表示：

        // 获得拉普拉斯结果，存在8位图像中
        // 0表示灰度级128
        // 如果不指定缩放比例，那么最大值会放大到255
        // 在调用这个函数之前，必须先调用computeLaplacian
        cv::Mat getLaplacianImage(double scale=-1.0) {
          if (scale<0) {
            double lapmin, lapmax;
            // 取得最小和最大拉普拉斯值
            cv::minMaxLoc(laplace, &lapmin, &lapmax);
            // 缩放拉普拉斯算子到127
            scale= 127/ std::max(-lapmin, lapmax);

            }
            // 生成灰度图像
            cv::Mat laplaceImage;
            laplace.convertTo(laplaceImage, CV_8U, scale,128);
            return laplaceImage;
          }

使用这个类，从7×7内核计算拉普拉斯图像的方法为：

// 用LaplacianZC类计算拉普拉斯算子
LaplacianZC laplacian;
laplacian.setAperture(7); // 7×7的拉普拉斯算子
cv::Mat flap= laplacian.computeLaplacian(image);
laplace= laplacian.getLaplacianImage();

得到的图像如下所示。

酷客网相关文章：

• OpenCV用定向滤波器检测边缘
• OpenCV中值滤波器
• OpenCV滤波器进行缩减像素采样
• OpenCV低通滤波器