OpenCV 基于Laplacian算子的图像边缘增强
下面代码实现了基于Laplacian算子的图像边缘增强 。
算法：
边缘增强图像 = 源图像 + 边缘图像
// 基于Laplacian算子的图像边缘增强
// Author：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
void edgeEnhance(cv::Mat& srcImg, cv::Mat& dstImg)
{
if (!dstImg.empty())
{
dstImg.release();
}
std::vector<cv::Mat> rgb;
if (srcImg.channels() == 3) // rgb image
{
cv::split(srcImg, rgb);
}
else if (srcImg.channels() == 1) // gray image
{
rgb.push_back(srcImg);
}
// 分别对R、G、B三个通道进行边缘增强
for (size_t i = 0; i < rgb.size(); i++)
{
cv::Mat sharpMat8U;
cv::Mat sharpMat;
cv::Mat blurMat;
// 高斯平滑
cv::GaussianBlur(rgb[i], blurMat, cv::Size(3,3), 0, 0);
// 计算拉普拉斯
cv::Laplacian(blurMat, sharpMat, CV_16S);
// 转换类型
sharpMat.convertTo(sharpMat8U, CV_8U);
cv::add(rgb[i], sharpMat8U, rgb[i]);
}
cv::merge(rgb, dstImg);
}
int main(int argc, char** argv)
{
cv::Mat image = cv::imread("../test.jpg");
if (image.empty())
{
std::cout<<"read image failure"<<std::endl;
return -1;
}
// rgb
cv::Mat resultRgb;
edgeEnhance(image, resultRgb);
cv::imwrite("../outRgb.jpg", resultRgb);
// gray
cv::Mat gray;
cv::cvtColor(image, gray, CV_BGR2GRAY);
cv::imwrite("../gray.jpg", gray);
cv::Mat resultGray;
edgeEnhance(gray, resultGray);
cv::imwrite("../outGray.jpg", resultGray);
return 0;
}
