本文主要是介绍图像锐化-拉普拉斯算子，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
转自：http://blog.csdn.net/devil_pull/article/details/17246855
图像锐化（拉普拉斯算子）：
将一副图像减去经过拉普拉斯滤波滞后的图像，这幅图像的边缘部分将得到放大，计算公式如下：
滤波后的像素值=5*中-左-右-上-下：
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- #include<opencv2/core/core.hpp>
- #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
- #include<opencv2/highgui/highgui.hpp>
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- void sharpen(const cv::Mat image, cv::Mat &result)
- {
- result.create(image.size(), image.type());
- for(int j = 1; j < image.rows-1; j++)
- {
- const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j-1);
- const uchar* current = image.ptr<const uchar>(j);
- const uchar* next = image.ptr<const uchar>(j+1);
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- uchar* output = result.ptr<uchar>(j);
- for(int i = 1; i < image.cols-1; i++)
- {
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- *output++ = cv::saturate_cast<uchar>(
- 5*current[i]-current[i-1]
- -current[i+1]-previous[i]-next[i]);
- }
- }
- result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));
- result.row(result.rows-1).setTo(cv::Scalar(0));
- result.col(0).setTo(cv::Scalar(0));
- result.col(result.cols-1).setTo(cv::Scalar(0));
- }
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- int main(int argc,char** argv)
- {
- cv::Mat img = cv::imread(argc == 2 ? argv[1] : "lena.jpg");
- cv::cvtColor(img,img,CV_BGR2GRAY);
- cv::Mat result;
- result.create(img.size(), img.type());
- sharpen(img, result);
- cv::namedWindow("sharpen");
- cv::namedWindow("img");
- cv::imshow("img",img);
- cv::imshow("sharpen", result);
- cv::waitKey(0);
- }
注
：
1.cv::saturate_cast被用来对计算结果进行截断，对数值的数学计算常常超出允许的计算范围，解决方案是直接映射到0~255.
2.row和col方法。返回一个特殊的、仅包含一行或一列的cv::Mat实例。在这个过程中没任何形式的数据拷贝，如果该一维矩阵遭到修改也会相应的修改原始图像。
3.setTo函数将矩阵的所有元素设为指定的值。
- result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));
将图像的第一行的所有像素设置为0。三通道的爱色图像，需要使用cv::Scalar(a,b,c)来指定像素三个通道的目标值。
效果图：
这篇关于图像锐化-拉普拉斯算子的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
