Java DIP - Operatore laplaciano
L'operatore laplaciano è anche un operatore derivato utilizzato per trovare i bordi in un'immagine. La principale differenza tra Laplacian e altri operatori come Prewitt, Sobel, Robinson e Kirsch è che queste sono tutte maschere derivate del primo ordine, ma Laplacian è una maschera derivata del secondo ordine.
Noi usiamo OpenCV funzione filter2Dper applicare l'operatore laplaciano alle immagini. Può essere trovato sottoImgprocpacchetto. La sua sintassi è data di seguito:
filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );
Gli argomenti della funzione sono descritti di seguito:
Sr.No. | argomenti |
---|---|
1 | src È l'immagine di origine. |
2 | dst È l'immagine di destinazione. |
3 | depth È la profondità di dst. Un valore negativo (come -1) indica che la profondità è la stessa della sorgente. |
4 | kernel È il kernel da sottoporre a scansione attraverso l'immagine. |
5 | anchor È la posizione dell'ancora rispetto al suo nucleo. Il punto di posizione (-1, -1) indica il centro per impostazione predefinita. |
6 | delta È un valore da aggiungere a ogni pixel durante la convoluzione. Per impostazione predefinita è 0. |
7 | BORDER_DEFAULT Lasciamo questo valore per impostazione predefinita. |
Oltre al metodo filter2D (), ci sono altri metodi forniti dalla classe Imgproc. Sono descritti brevemente:
Sr.No. | Metodo e descrizione |
---|---|
1 | cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Converte un'immagine da uno spazio colore a un altro. |
2 | dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Dilata un'immagine utilizzando uno specifico elemento strutturante. |
3 | equalizeHist(Mat src, Mat dst) Equalizza l'istogramma di un'immagine in scala di grigi. |
4 | filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Convolge un'immagine con il kernel. |
5 | GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Sfoca un'immagine usando un filtro gaussiano. |
6 | integral(Mat src, Mat sum) Calcola l'integrale di un'immagine. |
Esempio
L'esempio seguente mostra l'uso della classe Imgproc per applicare l'operatore laplaciano a un'immagine in scala di grigi.
import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.CvType;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.highgui.Highgui;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;
public class convolution {
public static void main( String[] args ) {
try {
int kernelSize = 9;
System.loadLibrary( Core.NATIVE_LIBRARY_NAME );
Mat source = Highgui.imread("grayscale.jpg", Highgui.CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat destination = new Mat(source.rows(),source.cols(),source.type());
Mat kernel = new Mat(kernelSize,kernelSize, CvType.CV_32F) {
{
put(0,0,0);
put(0,1,-1)
put(0,2,0);
put(1,0-1);
put(1,1,4);
put(1,2,-1);
put(2,0,0);
put(2,1,-1);
put(2,2,0);
}
};
Imgproc.filter2D(source, destination, -1, kernel);
Highgui.imwrite("output.jpg", destination);
} catch (Exception e) {
System.out.println("Error: " + e.getMessage());
}
}
}
Produzione
Quando esegui il codice dato, viene visualizzato il seguente output:
Immagine originale
Questa immagine originale è convoluta con l'operatore negativo laplaciano come indicato di seguito -
Laplacian Negative
0 | -1 | 0 |
-1 | 4 | -1 |
0 | -1 | 0 |
Immagine convoluta (negativa laplaciana)
Questa immagine originale è convoluta con l'operatore Positivo laplaciano come indicato di seguito -
Laplaciano positivo
0 | 1 | 0 |
1 | -4 | 1 |
0 | 1 | 0 |