Java DIP - Operador Laplaciano
Operador Laplaciano também é um operador derivado que é usado para localizar bordas em uma imagem. A principal diferença entre o Laplaciano e outros operadores como Prewitt, Sobel, Robinson e Kirsch é que todos são máscaras derivadas de primeira ordem, mas o Laplaciano é uma máscara derivada de segunda ordem.
Nós usamos OpenCV função filter2Dpara aplicar o operador Laplaciano às imagens. Pode ser encontrado emImgprocpacote. Sua sintaxe é fornecida abaixo -
filter2D(src, dst, depth , kernel, anchor, delta, BORDER_DEFAULT );
Os argumentos da função são descritos abaixo -
Sr. Não. | Argumentos |
---|---|
1 |
src É a imagem de origem. |
2 |
dst É uma imagem de destino. |
3 |
depth É a profundidade do dst. Um valor negativo (como -1) indica que a profundidade é igual à fonte. |
4 |
kernel É o kernel a ser varrido pela imagem. |
5 |
anchor É a posição da âncora em relação ao seu núcleo. A localização Ponto (-1, -1) indica o centro por padrão. |
6 |
delta É um valor a ser adicionado a cada pixel durante a convolução. Por padrão, é 0. |
7 |
BORDER_DEFAULT Deixamos esse valor por padrão. |
Além do método filter2D (), existem outros métodos fornecidos pela classe Imgproc. Eles são descritos resumidamente -
Sr. Não. | Método e Descrição |
---|---|
1 |
cvtColor(Mat src, Mat dst, int code, int dstCn) Ele converte uma imagem de um espaço de cores para outro. |
2 |
dilate(Mat src, Mat dst, Mat kernel) Ele dilata uma imagem usando um elemento estruturante específico. |
3 |
equalizeHist(Mat src, Mat dst) Equaliza o histograma de uma imagem em tons de cinza. |
4 |
filter2D(Mat src, Mat dst, int depth, Mat kernel, Point anchor, double delta) Ele envolve uma imagem com o kernel. |
5 |
GaussianBlur(Mat src, Mat dst, Size ksize, double sigmaX) Desfoca uma imagem usando um filtro gaussiano. |
6 |
integral(Mat src, Mat sum) Ele calcula a integral de uma imagem. |
Exemplo
O exemplo a seguir demonstra o uso da classe Imgproc para aplicar o operador Laplaciano a uma imagem em tons de cinza.
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());
}
}
}
Resultado
Quando você executa o código fornecido, a seguinte saída é vista -
Imagem original
Esta imagem original é convolvida com o operador Laplaciano Negativo conforme mostrado abaixo -
Laplaciano negativo
0 | -1 | 0 |
-1 | 4 | -1 |
0 | -1 | 0 |
Imagem convolvida (negativo laplaciano)
Esta imagem original é convolvida com o operador Laplaciano Positivo conforme mostrado abaixo -
Laplaciano positivo
0 | 1 | 0 |
1 | -4 | 1 |
0 | 1 | 0 |