OpenCV笔记（十五）——使用Laplace算子进行图像的边缘检测

在笔记十四中，我们使用了Sobel算子对图像进行边缘检测，理论依据是像素变化最快的地方最有可能是边缘处，所以使用sobel算子对图像做微分，得到的结果图像当中灰度较大的区域，即为边缘处。

在这里，我们使用Laplace算子来做边缘检测，也是类似的道理，只不过换成了二阶微分，在一阶微分的极大值的地方，二阶微分为零。我们以二阶微分为零的区域作为边缘。当然了一阶微分极小值的地方，即图像变化很慢很慢的地方，二阶微分也可能为零。所以我们还需要进行额外的滤波。

 

在理论上是这样，但是在实现上，OpenCV使用了类似sobel算子的方法，并且在Laplace算子的运用中，一行二阶微分和列二阶微分的加法结合在一起，用一个kernel计算完毕。

 

先看看OpenCV当中运用Laplace算子的函数：

void cv::Laplacian( InputArray _src, OutputArray _dst, int ddepth, int ksize, double scale, double delta, int borderType )

使用方式和Sobel相似。

部分实现代码如下：

if( ksize == 1 || ksize == 3 )
    {
        float K[2][9] =
        {{0, 1, 0, 1, -4, 1, 0, 1, 0},
         {2, 0, 2, 0, -8, 0, 2, 0, 2}};
        Mat kernel(3, 3, CV_32F, K[ksize == 3]);
        if( scale != 1 )
            kernel *= scale;
        filter2D( src, dst, ddepth, kernel, Point(-1,-1), delta, borderType );
    }

 

OpenCV中使用Laplacian的例子：

int main( int, char** argv )
{

  Mat src, src_gray, dst;
  int kernel_size = 3;
  int scale = 1;
  int delta = 0;
  int ddepth = CV_16S;
  const char* window_name = "Laplace Demo";

  /// Load an image
  src = imread( argv[1] );

  if( !src.data )
    { return -1; }

  /// Remove noise by blurring with a Gaussian filter
  GaussianBlur( src, src, Size(3,3), 0, 0, BORDER_DEFAULT );

  /// Convert the image to grayscale
  cvtColor( src, src_gray, COLOR_RGB2GRAY );

  /// Create window
  namedWindow( window_name, WINDOW_AUTOSIZE );

  /// Apply Laplace function
  Mat abs_dst;

  Laplacian( src_gray, dst, ddepth, kernel_size, scale, delta, BORDER_DEFAULT );
  convertScaleAbs( dst, abs_dst );

  /// Show what you got
  imshow( window_name, abs_dst );

  waitKey(0);

  return 0;
}