opencv学习17-19——laplacian滤波，Emboss滤波，Log滤波

Q17:laplacian滤波

laplacian 是边缘检测的一种，算子如下

代码如下

#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include "math.h"
#include"iostream"
using namespace std;
using namespace cv;
#define Kernel_size 3
Mat laplacian3(Mat img){//构建3*3滤波系数矩阵double K[Kernel_size][Kernel_size] = {{0,1,0},{1,-4,1},{0,1,0}};  int imgrow = img.rows;int imgcol = img.cols;Mat out = Mat::zeros(imgrow,imgcol,CV_8UC1);int dot = floor((float)(Kernel_size/2));int v;for(int i=floor((float)(Kernel_size/2));i<imgrow-floor((float)(Kernel_size/2));i++){for(int j=floor((float)(Kernel_size/2));j<imgcol-floor((float)(Kernel_size/2));j++){v = 0;for(int i_=-dot;i_<dot+1;i_++){for(int j_=-dot;j_<dot+1;j_++){v += img.at<uchar>(i+i_,j+j_)*K[i_+dot][j_+dot];}}if(v>=0)out.at<uchar>(i,j) = v;elseout.at<uchar>(i,j) = -v;}}return out;
}
void main(){Mat img = imread("ck567.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);Mat out1 = laplacian3(img);imshow("laplacian3",out1);                                                                                                             imshow("original-pic",img);waitKey(0);destroyAllWindows();
}

效果如下

Q18:Emboss滤波

算子如下

代码如下

#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include "math.h"
#include"iostream"
using namespace std;
using namespace cv;
#define Kernel_size 3
Mat emboss3(Mat img){//构建3*3滤波系数矩阵double K[Kernel_size][Kernel_size] = {{-2,-1,0},{-1,1,1},{0,1,2}};  int imgrow = img.rows;int imgcol = img.cols;Mat out = Mat::zeros(imgrow,imgcol,CV_8UC1);int dot = floor((float)(Kernel_size/2));int v;for(int i=floor((float)(Kernel_size/2));i<imgrow-floor((float)(Kernel_size/2));i++){for(int j=floor((float)(Kernel_size/2));j<imgcol-floor((float)(Kernel_size/2));j++){v = 0;for(int i_=-dot;i_<dot+1;i_++){for(int j_=-dot;j_<dot+1;j_++){v += img.at<uchar>(i+i_,j+j_)*K[i_+dot][j_+dot];}}if(v>=0)out.at<uchar>(i,j) = v;elseout.at<uchar>(i,j) = -v;}}return out;
}
void main(){Mat img = imread("ck567.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);Mat out1 = emboss3(img);imshow("emboss3",out1);                                                                                                             imshow("original-pic",img);waitKey(0);destroyAllWindows();
}

效果如下

Q19:Log滤波

Log滤波又称为高斯-拉普拉斯滤波，先进行高斯平滑在进行拉氏滤波，其中高斯平滑的公式为log的定义式。

代码如下

#include"opencv2/core/core.hpp"
#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include "math.h"
#include"iostream"
using namespace std;
using namespace cv;
#define M_PI 3.14159265358979323846
#define Kernel_size 5
#define sigma 3
Mat Log_filter(Mat img){//构建3*3滤波系数矩阵double K[Kernel_size][Kernel_size];  int imgrow = img.rows;int imgcol = img.cols;Mat out = Mat::zeros(imgrow,imgcol,CV_8UC1);int dot = floor((float)(Kernel_size/2));double Sum = 0;int x = 0;int y = 0;for(int i=0;i<Kernel_size;i++){for(int j=0;j<Kernel_size;j++){x = j-dot;y = i-dot;K[i][j] = (x*x+y*y-sigma*sigma)/(2*M_PI*pow((double)sigma,6))*exp((-(x*x+y*y)/(2*sigma*sigma))*1.0);Sum += K[i][j];}}for(int i=0;i<Kernel_size;i++){for(int j=0;j<Kernel_size;j++){K[i][j] /= Sum;}}int v;for(int i=floor((float)(Kernel_size/2));i<imgrow-floor((float)(Kernel_size/2));i++){for(int j=floor((float)(Kernel_size/2));j<imgcol-floor((float)(Kernel_size/2));j++){v = 0;for(int i_=-dot;i_<dot+1;i_++){for(int j_=-dot;j_<dot+1;j_++){v += img.at<uchar>(i+i_,j+j_)*K[i_+dot][j_+dot];}}if(v>=0)out.at<uchar>(i,j) = v;elseout.at<uchar>(i,j) = -v;}}return out;
}
void main(){Mat img = imread("ck567.jpg",IMREAD_GRAYSCALE);Mat out1 = Log_filter(img);imshow("Log_filter",out1);                                                                                                             imshow("original-pic",img);waitKey(0);destroyAllWindows();
}

效果如下

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