OpenCV - Trasformazione laplaciana
L'operatore laplaciano è anche un operatore derivato utilizzato per trovare i bordi in un'immagine. È una maschera derivata del secondo ordine. In questa maschera abbiamo altre due classificazioni: una è Operatore Laplaciano Positivo e l'altra è Operatore Laplaciano Negativo.
A differenza di altri operatori, Laplacian non ha tolto i bordi in nessuna direzione particolare, ma li toglie nella classificazione successiva.
- Bordi interni
- Bordi esterni
Puoi esibirti Laplacian Transform operazione su un'immagine utilizzando il Laplacian() metodo del imgproc class, la seguente è la sintassi di questo metodo.
Laplacian(src, dst, ddepth)
Questo metodo accetta i seguenti parametri:
src - A Mat oggetto che rappresenta la sorgente (immagine in ingresso) per questa operazione.
dst - A Mat oggetto che rappresenta la destinazione (immagine di output) per questa operazione.
ddepth - Una variabile di tipo intero che rappresenta la profondità dell'immagine di destinazione.
Esempio
Il seguente programma mostra come eseguire l'operazione di trasformazione di Laplace su una data immagine.
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");
}
}
Supponiamo che la seguente sia l'immagine in ingresso laplacian_input.jpg specificato nel programma di cui sopra.
Produzione
All'esecuzione del programma, otterrai il seguente output:
Image Processed
Se apri il percorso specificato, puoi osservare l'immagine di output come segue: