OpenCV_基於Laplacian運算元的映像邊緣增強

下面代碼實現了基於Laplacian運算元的映像邊緣增強 。

演算法：

邊緣增強映像 = 源映像 + 邊緣映像

//  基於Laplacian運算元的映像邊緣增強  //  Author： www.icvpr.com  //  Blog： http://blog.csdn.net/icvpr  #include <iostream>#include <vector>#include <opencv2/opencv.hpp>void edgeEnhance(cv::Mat& srcImg, cv::Mat& dstImg){if (!dstImg.empty()){dstImg.release();}std::vector<cv::Mat> rgb;if (srcImg.channels() == 3)        // rgb image{cv::split(srcImg, rgb);}else if (srcImg.channels() == 1)   // gray image{rgb.push_back(srcImg);}// 分別對R、G、B三個通道進行邊緣增強for (size_t i = 0; i < rgb.size(); i++){cv::Mat sharpMat8U;cv::Mat sharpMat;cv::Mat blurMat;// 高斯平滑cv::GaussianBlur(rgb[i], blurMat, cv::Size(3,3), 0, 0);// 計算拉普拉斯cv::Laplacian(blurMat, sharpMat, CV_16S);// 轉換類型sharpMat.convertTo(sharpMat8U, CV_8U);cv::add(rgb[i], sharpMat8U, rgb[i]);}cv::merge(rgb, dstImg);}int main(int argc, char** argv){cv::Mat image = cv::imread("../test.jpg");if (image.empty()){std::cout<<"read image failure"<<std::endl;return -1;}// rgb cv::Mat resultRgb;edgeEnhance(image, resultRgb);cv::imwrite("../outRgb.jpg", resultRgb);// graycv::Mat gray;cv::cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);cv::imwrite("../gray.jpg", gray);cv::Mat resultGray;edgeEnhance(gray, resultGray);cv::imwrite("../outGray.jpg", resultGray);return 0;}

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