C++版本OpenCv教程(三十五 )Laplacian算子

上述的边缘检测算子都具有方向性，因此需要分别求取X方向的边缘和Y方向的边缘，之后将两个方向的边缘综合得到图像的整体边缘。Laplacian算子具有各方向同性的特点，能够对任意方向的边缘进行提取，具有无方向性的优点，因此使用Laplacian算子提取边缘不需要分别检测X方向的边缘和Y方向的边缘，只需要一次边缘检测即可。Laplacian算子是一种二阶导数算子，对噪声比较敏感，因此常需要配合高斯滤波一起使用。

Laplacian算子的定义如式(5.20)所示。
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OpenCV 4提供了通过Laplacian算子提取图像边缘的**Laplacian()**函数，该函数的函数原型在代码清单5-30中给出。

void cv::Laplacian(InputArray  src,
                   OutputArray  dst,
                   int  ddepth,
	               int  ksize = 1,
                   double  scale = 1,
                   double  delta = 0,
                   int  borderType = BORDER_DEFAULT
                   )

src：输入原图像，可以是灰度图像或彩色图像。
dst：输出图像，与输入图像src具有相同的尺寸和通道数
ddepth：输出图像的数据类型（深度），根据输入图像的数据类型不同拥有不同的取值范围，具体的取值范围在表5-1给出，当赋值为-1时，输出图像的数据类型自动选择。
ksize：滤波器的大小，必须为正奇数。
scale：对导数计算结果进行缩放的缩放因子，默认系数为1，表示不进行缩放。
delta：偏值，在计算结果中加上偏值。
borderType：像素外推法选择标志，取值范围在表3-5中给出，默认参数为BORDER_DEFAULT，表示不包含边界值倒序填充。

该函数利用Laplacian算子提取图像中的边缘信息，与Soble()函数相同，函数的前两个参数分别为输入图像和输出图像，第三个参数为输出图像的数据类型，这里需要注意由于提取边缘信息时有可能会出现负数，因此不要使用CV_8U数据类型的输出图像，否则会使得图像边缘提取不准确。函数第四个参数是滤波器尺寸的大小，必须是正奇数，当该参数的值大于1时，该函数通过Sobel算子计算出图像X方向和Y方向的二阶导数，将两个方向的导数求和得到Laplacian算子，其计算公式如式(5.21)所示。
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当第四个参数等于1时， Laplacian算子如式(5.22)所示。
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函数最后两个参数为图像缩放因子和图像外推填充方法的标志，多数情况下并不需要设置，只需要采用默认参数即可。

为了更好的理解Laplacian ()函数的使用方法，在代码清单5-31中给出了利用Laplacian ()函数检测图像边缘的示例程序。由于Laplacian算子对图像中的噪声较为敏感，因此程序中使用Laplacian算子分别对高斯滤波后的图像和未高斯滤波的图像进行边缘检测，检测结果在图5-34中给出。通过结果可以发现，图像去除噪声后通过Laplacian算子提取边缘变得更加准确。

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

int main(){
    
    
    //读取图像，黑白图像边缘检测结果较为明显
    Mat img=imread("luffy.jpg");
    Mat luffy,luffy_gray;
    resize(img,luffy,Size(img.rows/2,img.cols/2));
    cvtColor(luffy,luffy_gray,COLOR_BGR2GRAY);
    if(luffy_gray.empty()){
    
    
        cout<<"请确认输入的图片路径是否正确"<<endl;
        return -1;
    }
    Mat result,result_g,result_G;

    //未滤波提取边缘
    Laplacian(luffy_gray,result,CV_16S,3,1,0);
    convertScaleAbs(result,result);

    //滤波后提取边缘
    GaussianBlur(luffy_gray,result_g,Size(3,3),5,0);//高斯滤波
    Laplacian(result_g,result_G,CV_16S,3,1,0);
    convertScaleAbs(result_G,result_G);

    //显示图像
    imshow("result",result);
    imshow("result_G",result_G);
    waitKey(0);
    return 0;
}

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