JavaDIP-ラプラシアン演算子

ラプラシアン演算子は、画像内のエッジを見つけるために使用される微分演算子でもあります。ラプラシアンと、プレウィット、ソーベル、ロビンソン、キルシュなどの他の演算子との主な違いは、これらはすべて1次微分マスクですが、ラプラシアンは2次微分マスクであるということです。

を使用しております OpenCV 関数 filter2Dラプラシアン演算子を画像に適用します。それは下にありますImgprocパッケージ。その構文を以下に示します-

filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );

関数の引数を以下に説明します-

シニア番号	引数
1	src ソース画像です。
2	dst 行き先画像です。
3	depth dstの深さです。負の値（-1など）は、深さがソースと同じであることを示します。
4	kernel 画像をスキャンするのはカーネルです。
5	anchor これは、カーネルに対するアンカーの位置です。位置ポイント（-1、-1）は、デフォルトで中心を示します。
6	delta 畳み込み中に各ピクセルに追加される値です。デフォルトでは0です。
7	BORDER_DEFAULT デフォルトではこの値を使用します。

filter2D（）メソッドとは別に、Imgprocクラスによって提供される他のメソッドがあります。それらは簡単に説明されています-

シニア番号	方法と説明
1	cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) 画像をある色空間から別の色空間に変換します。
2	dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) 特定の構造化要素を使用して画像を拡張します。
3	equalizeHist(Mat src, Mat dst) グレースケール画像のヒストグラムを均等化します。
4	filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) イメージをカーネルと組み合わせます。
5	GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) ガウスフィルターを使用して画像をぼかします。
6	integral(Mat src, Mat sum) 画像の積分を計算します。

例

次の例は、Imgprocクラスを使用してラプラシアン演算子をグレースケールの画像に適用する方法を示しています。

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());
      }
   }
}