少有人走的路

演示代码：

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

using namespace cv;

int main(int argc, char** argv) {
	Mat src, dst;
	src = imread("e:/girl.png");
	
	Mat gray,dst2;
	GaussianBlur(src, dst, Size(3, 3), 0, 0);
	cvtColor(dst, gray, CV_BGR2GRAY);

	Laplacian(gray, dst2, CV_16S, 3);
	convertScaleAbs(dst2, dst2);

	threshold(dst2, dst2, 0, 255, THRESH_OTSU | THRESH_BINARY);
	imshow("Laplacian",dst2);

	waitKey(0);
	return 0;
}

（Laplaciant算子的直接结果，有一定的噪点，所以后面可以加上Threshold来去噪点）

（Laplaciant算子，加上Threshold后的效果）

代码解释：

理论

解释：在二阶导数的时候，最大变化处的值为零即边缘是零值。通过二阶

导数计算，依据此理论我们可以计算图像二阶导数，提取边缘。

Laplance算子

二阶导数，拉普拉斯算子(Laplance operator)

Opencv已经提供了相关API - cv::Laplance

处理流程

• 高斯模糊 – 去噪声GaussianBlur()

• 转换为灰度图像cvtColor()

• 拉普拉斯 – 二阶导数计算Laplacian()

• 取绝对值convertScaleAbs()

• 显示结果

API使用cv::Laplacian

Laplacian(
InputArray src,
OutputArray dst,
int depth, //深度CV_16S
int kisze, // 3
double scale = 1,
double delta =0.0,
int borderType = 4
)

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作者：hackpig

来源：www.skcircle.com

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