OpenCV - преобразование Лапласа

Оператор Лапласа также является производным оператором, который используется для поиска ребер в изображении. Это маска производной второго порядка. В этой маске у нас есть еще две классификации: один - положительный лапласианский оператор, а другой - отрицательный лапласианский оператор.

В отличие от других операторов, лапласиан не удалял ребра в каком-либо конкретном направлении, но убирал ребра в следующей классификации.

  • Внутренние края
  • Внешние края

Вы можете выполнить Laplacian Transform операции с изображением с помощью Laplacian() метод imgproc class, ниже приведен синтаксис этого метода.

Laplacian(src, dst, ddepth)

Этот метод принимает следующие параметры -

  • src - А Mat объект, представляющий источник (входное изображение) для этой операции.

  • dst - А Mat объект, представляющий место назначения (выходное изображение) для этой операции.

  • ddepth - Переменная целочисленного типа, представляющая глубину целевого изображения.

пример

Следующая программа демонстрирует, как выполнить операцию преобразования Лапласа на данном изображении.

import org.opencv.core.Core;
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

public class LaplacianTest {
   public static void main(String args[]) {
      // Loading the OpenCV core library
      System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

      //Reading the Image from the file and storing it in to a Matrix object
      String file ="E:/OpenCV/chap18/laplacian_input.jpg";
      Mat src = Imgcodecs.imread(file);

      // Creating an empty matrix to store the result
      Mat dst = new Mat();

      // Applying GaussianBlur on the Image
      Imgproc.Laplacian(src, dst, 10);

      // Writing the image
      Imgcodecs.imwrite("E:/OpenCV/chap18/laplacian.jpg", dst);

      System.out.println("Image Processed");
   }
}

Предположим, что ниже находится входное изображение laplacian_input.jpg указанные в вышеуказанной программе.

Вывод

При выполнении программы вы получите следующий вывод -

Image Processed

Если вы откроете указанный путь, вы можете наблюдать выходное изображение следующим образом: