拉普拉斯運算元，是學影象處理最先學習的，是乙個二階差分演算法。
一階差分運算元，就是 相鄰畫素相減。
二階差分運算元，就是 在 一階差分運算元上，繼續做相鄰畫素相減。
三階差分運算元，就是在 二階差分上，繼續差分…………
所以，比較容易理解。
opencv裡面，提供了乙個 laplace api:
由api描述，該實現是 4領域 參與運算的 差分運算元。
呼叫方式為:
注意，需要將 結果進行一定的 歸一化，否則 無法顯示影象。
對於結果，我是使用了 自定義的一些方式，進行展示。
對於laplace運算元的邊緣檢測效果其實並不好，對於雜訊比較敏感，一般都用 log或者dog進行改進。
laplcae 運算元有乙個應用，就是歸一化的檢測結果，進行 方差計算，可以用在模糊檢測上面。
double quality_blur_laplace(const mat& grayimg)使用 的核心是
-1,-1,-1-1, 9,-1-1,-1,-1這就是 鼎鼎大名的 邊緣檢測演算法。
邊緣檢測 Sobel 拉普拉斯運算元
邊緣 edge 是指影象區域性強度變化最顯著的部分。主要存在於目標與目標 目標與背景 區域與區域 包括不同色彩 之間，是影象分割 紋理特徵和形狀特徵等影象分析的重要基礎。影象強度的顯著變化可分為 影象的邊緣有方向和幅度兩個屬性,沿邊緣方向畫素變化平緩,垂直於邊緣方向畫素變化劇烈.邊緣上的這種變化可以...
OpenCV 邊緣檢測 Sobel 拉普拉斯運算元
邊緣 edge 是指影象區域性強度變化最顯著的部分。主要存在於目標與目標 目標與背景 區域與區域 包括不同色彩 之間，是影象分割 紋理特徵和形狀特徵等影象分析的重要基礎。影象強度的顯著變化可分為 影象的邊緣有方向和幅度兩個屬性,沿邊緣方向畫素變化平緩,垂直於邊緣方向畫素變化劇烈.邊緣上的這種變化可以...
OpenCV 邊緣檢測 Sobel 拉普拉斯運算元
邊緣 edge 是指影象區域性強度變化最顯著的部分。主要存在於目標與目標 目標與背景 區域與區域 包括不同色彩 之間，是影象分割 紋理特徵和形狀特徵等影象分析的重要基礎。影象強度的顯著變化可分為 影象的邊緣有方向和幅度兩個屬性,沿邊緣方向畫素變化平緩,垂直於邊緣方向畫素變化劇烈.邊緣上的這種變化可以...