I.はじめに

ピットを埋めるために続けます。

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第二に、オペレータのレビュー

1、算子

私たちは、オペレータが話した最後の時間は、このレッスン我々は概念演算子を振り返ります：

狭いオペレータが実際に意味別の空間関数（またはそれ自体）1つの空間からマッピング関数。

広く限り、オペレータは一般的に空間上の空間に拡張されるように定義され、それはベクトル空間、ノルム線型空間、計量ベクトル空間、又は缶さらに、バナッハ空間、ヒルベルト空間であってもよいです。オペレータはまた、カテゴリのような有界と非有界、線形および非線形に分割することができます。

2、ソーベル演算子

基本的な事実に由来するソーベル演算子、すなわち、エッジ部において、画素値が「スキップ」または大きな変化が生じます。このエッジの一次導関数におけるストライキの一部ならば、あなたは両極端の発生が表示されます。Nを以下に示します。

次のように勾配を対応する演算子でした。

三、Laplanceオペレータ

説明するために1、

次に、我々は新しい演算子を取得Laplance演算子。

または画像の上に、その後、我々はまた、その二階微分を求めて、一次導関数を見つけます。この時間は、画像上の位置の最大変化を有し、二次導関数はゼロです。

まず、離散の一次関数計算方法を見てみましょう。

二次導関数は、一次導関数の導関数です。

画像は、2つの行方向、誘導体への2つの方向を有しているので。

ラプラス演算子::ラプラシアンは、OpenCVの関数cvが実装されています。実際には、勾配を用いてラプラシアン画像ので、それは、その計算を実行するためにソーベルオペレータの内部呼び出し。

2、API

私たちはAPIについて話次

void Laplacian( 
    InputArray src, 
    OutputArray dst, 
    int ddepth,  
    int ksize = 3,
    double scale = 1,                       
    double delta = 0, 
    int borderType = BORDER_DEFAULT 
);

次のように関数のパラメータは次のとおりです。

（1）InputArray型SRC、入力画像。

（2）OutputArray类型的dst ，输出图像，图像的大小、通道数和输入图像相同。

（3）int类型的ddepth，目标图像的所需深度。

（4）int类型的ksize，用于计算二阶导数滤波器的孔径大小。大小必须是正数和奇数。

（5）double类型的scale，计算拉普拉斯值的可选比例因子。默认情况下，不应用缩放。

（6）double类型的delta，在将筛选的像素存储到dst中之前添加到这些像素的可选值。说的有点专业了其实就是给所选的像素值添加一个值delta。

（7）int类型的borderType，用于推断图像外部像素的某种边界模式。有默认值BORDER_DEFAULT。

3、代码展示

我们这个函数只需要设置前两个参数，这个函数可以计算图像src的像素绝对值，输出到图像dst。

#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;

int main()
{
	Mat img, gx, gy, src;

	img = imread("E:/image/girl2.png");
	if (!img.data)
	{
		cout << "could not load image !";
		return -1;
	}
	imshow("【输入图像】", img);

	Sobel(img, gx, CV_16S, 1, 0);
	Sobel(img, gy, CV_16S, 0, 1);

	convertScaleAbs(gx, gx);
	convertScaleAbs(gy, gy);
	addWeighted(gx, 0.5, gy, 0.5, 0, src);
	imshow("【输出图像】", src);

	waitKey(0);
	return 0;
}

4、执行结果