數學之路-python計算實戰(21)-機器視覺-拉普拉斯線性濾波，-python拉普拉斯

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拉普拉斯線性濾波,.邊緣檢測

  Laplacian

Calculates the Laplacian of an image.

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

Python: cv2.Laplacian(src, ddepth[, dst[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]]]) → dst

C: void cvLaplace(const CvArr*  src, CvArr*  dst, int  aperture_size=3 )

Python: cv.Laplace(src, dst, apertureSize=3) → None

Parameters:

src – Source image. dst – Destination image of the same size and the same number of channels as src . ddepth – Desired depth of the destination image. ksize – Aperture size used to compute the second-derivative filters. See getDerivKernels() for details. The size must be positive and odd. scale – Optional scale factor for the computed Laplacian values. By default, no scaling is applied. See getDerivKernels() for details. delta – Optional delta value that is added to the results prior to storing them in dst . borderType – Pixel extrapolation method. SeeborderInterpolate() for details.

The function calculates the Laplacian of the source image by adding up the second x and y derivatives calculated using the Sobel operator:

This is done when ksize > 1 . When ksize == 1 , the Laplacian is computed by filtering the image with the following  aperture:

Laplace

計算映像的 Laplacian 變換

void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 );

src

輸入映像.

dst

輸出映像.

aperture_size

核大小 (與 cvSobel 中定義一樣).

函數 cvLaplace 計算輸入映像的 Laplacian變換，方法是先用 sobel 運算元計算二階 x- 和 y- 差分，再求和:

對 aperture_size=1 則給出最快計算結果，相當於對映像採用如下核心做卷積：

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# -*- coding: utf-8 -*-   #線性銳利化濾波，拉普拉斯映像變換#code:myhaspl@myhaspl.comimport cv2fn="test6.jpg"myimg=cv2.imread(fn)img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY)jgimg=cv2.Laplacian(img,-1)cv2.imshow('src',img)cv2.imshow('dst',jgimg)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()

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