參考：
laplace運算元在網格平滑，remesh，網格編輯中都有應用。它全域性線性的特點。
參考：laplace運算元是梯度的散度
在離散的情況下：
laplace運算元的計算如下：
j)了解了laplace運算元的計算公式，可以得到laplace運算元的幾何意義：
即：δ
\delta
δ是vi
v_ivi
到周圍所有v
jv_j
vj根據權重wij
w_wi
j計算得到的vi′
v_i'
vi′
的向量。
這個向量δ
\delta
δ被稱為v
iv_i
vi的微分座標了，計算微分座標的意義在於，laplace形變認為這個微分座標能夠記錄或者說表示模型的區域性細節資訊，比如鼻子，嘴巴，凸起，凹陷這樣的資訊，當模型形變後，我們希望模型的區域性資訊不要被破壞，那麼換成座標的說法就是，模型上點的世界座標變了，但是我們希望模型上所有點的微分座標沒變，也就是點和點的相對位置關係沒變。
當網格曲面上任意頂點的區域性片中包含的所有三角麵片都為等腰三角形時，該頂點的同一laplacian 座標和餘切laplacian 座標相等。當將上述結論由某乙個三角麵片擴充套件到整個模型表面時可以發現：如果所有的三角麵片都接近於正三角形，所有頂點的同一（均勻）laplacian 座標和餘切laplacian 座標接近相等。
演算法原理主要是：
1、通過先求解網格曲面餘切權計算得到的laplacian 座標δ
2、構建均勻權下的拉普拉斯矩陣a
3、然後求解ax=δ.
均勻權下的拉普拉斯就是網格平滑
**：laplacian mesh optimization
參考
Laplace 運算元 邊界檢測
取second derivative得到 變化最大的地方，一階導數最大，二階導數為0，前者是sobel運算元所為，後者便是 laplace 運算元所為 因為影象是2d的，所以對兩個方向求二階導數 先濾波，將雜訊去掉 cvtcolor src,src gray,color bgr2gray 轉化成灰度...
Laplace 拉普拉斯 運算元
摘要 原理 拉普拉斯運算元是二階微分線性運算元，在影象邊緣處理中，二階微分的邊緣定位能力更強，銳化效果更好，因此在進行影象邊緣處理時，直接採用二階微分運算元而不使用一階微分。離散函式的導數退化成了差分，一維一階差分公式和二階差分公式分別為 如圖2所示 圖2 一階微分和二階微分計算 分別對laplac...
17 OpenCV之Laplace運算元
sobel運算元是基於在邊緣部分，畫素值會出現較大的變化，因此在邊緣部分求取一階導數可以得到極值點，而在一階導數的極值位置，二階導數為0。所以也可以利用這個特點來作為檢測影象邊緣的方法，但是二階導數的0值不僅僅出現在邊緣，它們也可能出現在無意義的位置，但我們可以過濾掉這些點。因為影象是二維的，需要在...