【OpenCV4】拉普拉斯算子提取边缘 cv::Laplacian() 用法详解和代码示例（c++）

作用原理：

拉普拉斯算子可以用于边缘检测，同时该算子不具有方向性，可以同时检测到 X 方向和 Y 方向的边缘，综合后检测出图像的边缘。

即拉普拉斯算子是 各向同性 的，这在很多情况下是一个优点，因为我们一般来说会同时关注 X 方向和 Y 方向的边缘，所以这时候就不需要做两次，一次边缘检测就能得到结果。

这里要注意的是，拉普拉斯算子是一种 二阶导数 算子，所以对噪声很敏感，在实际运用中通常会搭配高斯滤波一起用。

公式：

函数原型：

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

• src：输入图像
• dst：输出图像（尺寸和通道数与输入一致）
• ddepth：目标数据类型（位深，比如 CV_32F）
• ksize：用于计算滤波器二阶导数的孔径尺寸（必须是正奇数）
• scale：计算所得拉普拉斯值的缩放因子（可选，默认没有缩放）
• delta：对计算结果整体做一个正向偏移（可选，默认没有偏移）
• borderType：边界外推方法

注： 当 ksize=1 时，拉普拉斯算子滤波器为 3X3 的孔径，如下：

后三个参数一般选择默认值

代码示例：

void TestLaplacian()
{
    cv::Mat lena = cv::imread("lena.jpg", 1);
    cv::Mat blured;
    cv::Mat result_1;
    cv::Mat result_2;

    cv::GaussianBlur(lena, blured, cv::Size(5, 5), 0, 0);
    cv::Laplacian(lena, result_1, CV_32F);
    cv::Laplacian(blured, result_2, CV_32F);

    cv::imshow("lena", lena);
    cv::imshow("result_1", result_1);
    cv::imshow("result_2", result_2);
    cv::waitKey(0);

    return;
}
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原图：

单独使用拉普拉斯算子进行边缘检测：

先用高斯滤波，再用拉普拉斯算子进行边缘检测：

可以看到，搭配使用后效果更佳