【练习6.6】拉普拉斯cvLaplace团块及边缘检测、图像数据类型转换cvConvertScaleAbs

 

题目要求

程序代码

结果图片

要言妙道

 

 

 

  

 

题目要求：

 找到并载入一副正面人脸图，眼睛是睁开的，并且占了图像大部分区域，写代码找出眼睛的瞳孔

一个拉普拉斯算子“像”黑暗中的一个中心亮点，瞳孔正好相反，用一个足够大的拉普拉斯算子进行转换和卷积

 

程序代码：

 

// OpenCVExerciseTesting.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//
//D:\\Work\\Work_Programming\\Source\\Image\\lena.jpg


#include "stdafx.h"
#include <cv.h>
#include <highgui.h>
#include <iostream>

#include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
//#pragma comment(lib, "opencv_legacy2411.lib")

using namespace cv;
using namespace std;

//函数声明-->--->-->--->-->--->-->--->//


//<--<--<--<--<--<--<--<--<--函数声明//

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
    const char * soutceFile = "D:\\Work\\Work_Programming\\Source\\Image\\OpenCVExerciseImage\\第6章\\瞳孔.jpg";
    IplImage * image_Resource = cvLoadImage(soutceFile, CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
    assert(image_Resource);

    CvSize image_size = cvSize(image_Resource->width, image_Resource->height);

    cvNamedWindow("原始图像", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
    cvNamedWindow("题目_a", CV_WINDOW_AUTOSIZE);

    cvShowImage("原始图像", image_Resource);

    //---------------------------a：--------------------------------/：

    IplImage * image_Result_a = cvCreateImage(image_size, IPL_DEPTH_64F, image_Resource->nChannels);
    cvZero(image_Result_a);

    cvLaplace(image_Resource, image_Result_a, 21);

    cvSave("image_Result_a.xml", image_Result_a);

    IplImage * image_8U_ToShow = cvCreateImage(image_size, IPL_DEPTH_8U, image_Resource->nChannels);
    cvConvertScaleAbs(image_Result_a, image_8U_ToShow);

    cvShowImage("题目_a", image_8U_ToShow);

    //---------------------------a：--------------------------------/。

    cvWaitKey(0);

    cvReleaseImage(&image_Resource);
    cvReleaseImage(&image_Result_a);

    cvDestroyWindow("原始图像");
    cvDestroyWindow("题目_a");

    return 0;
}

 

 

结果图片：

如果换一张图片，使用如下代码替换，效果图如下：

    const char * soutceFile = "D:\\Work\\Work_Programming\\Source\\Image\\OpenCVExerciseImage\\第6章\\眼睛.jpg";

///.......

    cvLaplace(image_Resource, image_Result_a, 17);

 

 

要言妙道：

 ①拉普拉斯算子一个通常的应用是检测“团块”、边缘检测

②源图像可以是8位无符号图像，也可以是32浮点图像，但目标图像必须是16位（有符号）或32位浮点图像。