cvLaplace函数

功能： 

cvLaplace 是计算图像的 Laplacian 变换 ，是Intel开源项目opencv中的函数，要使用它应该在程序中包含#include <cv.h>

函数形式：

void cvLaplace( const CvArr* src, CvArr* dst, int aperture_size=3 );

参数列表：

Src 输入图像.

Dst 输出图像.

aperture_size算子内核大小（滤波计算矩阵的大小默认为3）可以是1、3、5、7

注释：源图像src既可以是8位（无符号）图像，也可以是32位（浮点）图像

目标图像src必须是16位（有符号）或者32位（浮点）图像

对程序源代码写一个流程，如

第一步：灰度化
第二步：高斯滤波
第三步：Laplace边缘检测

第四步：显示结果

程序源代码(.cpp)：

#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"

 

#include <ctype.h>

#include <stdio.h>

#include <iostream>

 

using namespace cv;

using namespace std;

 

static void help()

{

    cout <<

            "\nThis program demonstrates Laplace point/edge detection using OpenCV function Laplacian()\n"

            "It captures from the camera of your choice: 0, 1, ... default 0\n"

            "Call:\n"

            "./laplace [camera #, default 0]\n" << endl;

}

//声明需要使用的变量

int sigma = 3;

int smoothType = CV_GAUSSIAN;

 

int main( int argc, char** argv )

{

//声明

    VideoCapture cap;

    help();

//从命令行参数选择打开摄像头，默认为第0个

    if( argc == 1 || (argc == 2 && strlen(argv[1]) == 1 && isdigit(argv[1][0])))

        cap.open(argc == 2 ? argv[1][0] - '0' : 0);

    else if( argc >= 2 )

    {

        cap.open(argv[1]);

        if( cap.isOpened() )

            cout << "Video " << argv[1] <<

                ": width=" << cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH) <<

                ", height=" << cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_HEIGHT) <<

                ", nframes=" << cap.get(CV_CAP_PROP_FRAME_COUNT) << endl;

//判断摄像头是否可以使用

        if( argc > 2 && isdigit(argv[2][0]) )

        {

            int pos;

            sscanf(argv[2], "%d", &pos);

            cout << "seeking to frame #" << pos << endl;

            cap.set(CV_CAP_PROP_POS_FRAMES, pos);

        }

    }

 

    if( !cap.isOpened() )

    {

        cout << "Could not initialize capturing...\n";

        return -1;

    }

//创建预览窗口，并创建滑动条人工交互设置滤波尺寸

    namedWindow( "Laplacian", 0 );

    createTrackbar( "Sigma", "Laplacian", &sigma, 15, 0 );

//声明图像

    Mat smoothed, laplace, result;

//通过循环反复获取摄像头预览图像进行处理

    for(;;)

{

//从摄像头获取一帧图像进行处理

 

        Mat frame;

        cap >> frame;

        if( frame.empty() )

            break;

 

        int ksize = (sigma*5)|1;

//根据参数对图像进行去噪

        if(smoothType == CV_GAUSSIAN)

            GaussianBlur(frame, smoothed, Size(ksize, ksize), sigma, sigma);

        else if(smoothType == CV_BLUR)

            blur(frame, smoothed, Size(ksize, ksize));

        else

            medianBlur(frame, smoothed, ksize);

//调用Laplacian，进行边缘检测

        Laplacian(smoothed, laplace, CV_16S, 5);

//将laplace结果*(sigma+1)*0.25

        convertScaleAbs(laplace, result, (sigma+1)*0.25);

//显示结果

        imshow("Laplacian", result);

//循环反复获取摄像头预览图像进行处理

        int c = waitKey(30);

        if( c == ' ' )

            smoothType = smoothType == CV_GAUSSIAN ? CV_BLUR : smoothType == CV_BLUR ? CV_MEDIAN : CV_GAUSSIAN;

        if( c == 'q' || c == 'Q' || (c & 255) == 27 )

            break;

    }

 

    return 0;

}

 

 

程序应用示例：

    #include <highgui.h>  

    #include <cv.h>  

      

    int main(int argc, char ** argv)  

    {  

        IplImage* src, *dst;  

        src = cvLoadImage("1.jpg");  

        dst = cvCreateImage( cvGetSize( src ), IPL_DEPTH_16S, 3 );  

        cvNamedWindow( "src", 0 );  

        cvShowImage( "src", src );  

        cvNamedWindow( "Laplace", 0 );  

        cvLaplace( src, dst, 3); //拉普拉斯变换，边缘检测

        cvShowImage( "Laplace", dst );  

        cvWaitKey(0);  

      

        cvReleaseImage( &src );  

        cvReleaseImage( &dst );  

      

        return 0;  

    }