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OpenCV2马拉松第15圈——边缘检测(Laplace算子,LOG算子)_cv2 log算子

cv2 log算子

收入囊中

  • 拉普拉斯算子
  • LOG算子(高斯拉普拉斯算子)
  • OpenCV Laplacian函数
  • 构建自己的拉普拉斯算子
  • 利用拉普拉斯算子进行图像的锐化


葵花宝典
OpenCV2马拉松第14圈——边缘检测(Sobel,prewitt,roberts)   我们已经认识了3个一阶差分算子
拉普拉斯算子是二阶差分算子,为什么要加入二阶的算子呢?试想一下,如果图像中有噪声,噪声在一阶导数处也会取得极大值从而被当作边缘。然而求解这个极大值也不方便,采用二阶导数后,极大值点就为0了,因此值为0的地方就是边界。
有图有真相!
上面是一阶导数,下面是二阶导数

基本理论公式:                                  Laplace(f) = \dfrac{\partial^{2} f}{\partial x^{2}} + \dfrac{\partial^{2} f}{\partial y^{2}}

离散形式:
  

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