opencv2学习笔记4-操作图像（图像锐化-拉普拉斯算子）

图像锐化（拉普拉斯算子）：

将一副图像减去经过拉普拉斯滤波滞后的图像，这幅图像的边缘部分将得到放大，计算公式如下：

滤波后的像素值=5*中-左-右-上-下：

/**
 * @file 2_6.cpp
 * @Synopsis  图像锐化，拉普拉斯算子
 * @author weih.cao
 * @version 1.0.0.0
 * @date 2013-12-10
 */
#include<opencv2/core/core.hpp>
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>

/* --------------------------------------------------------------------------*/
/**
 * @Synopsis  sharpen 
 *
 * @Param image
 * @Param result
 */
/* ----------------------------------------------------------------------------*/
void sharpen(const cv::Mat image, cv::Mat &result)
{
	result.create(image.size(), image.type());
	for(int j = 1; j < image.rows-1; j++)
	{
		const uchar* previous = image.ptr<const uchar>(j-1);
		const uchar* current  = image.ptr<const uchar>(j);
		const uchar* next     = image.ptr<const uchar>(j+1);

		uchar* output = result.ptr<uchar>(j);
		for(int i = 1; i < image.cols-1; i++)
		{
			//sharpened_pixel = 5*current-left-right-up-down;
			//cv::saturate_cast用以对计算结果进行截断（0-255）
			*output++ = cv::saturate_cast<uchar>(
					5*current[i]-current[i-1]
					-current[i+1]-previous[i]-next[i]);
		}
	}
	result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));
	result.row(result.rows-1).setTo(cv::Scalar(0));
	result.col(0).setTo(cv::Scalar(0));
	result.col(result.cols-1).setTo(cv::Scalar(0));
}

int main(int argc,char** argv)
{
	cv::Mat img = cv::imread(argc == 2 ? argv[1] : "lena.jpg");
	cv::cvtColor(img,img,CV_BGR2GRAY);
	cv::Mat result;
	result.create(img.size(), img.type());
	sharpen(img, result);
	cv::namedWindow("sharpen");
	cv::namedWindow("img");
	cv::imshow("img",img);
	cv::imshow("sharpen", result);
	cv::waitKey(0);
}
           

注 ：

1.cv::saturate_cast被用来对计算结果进行截断，对数值的数学计算常常超出允许的计算范围，解决方案是直接映射到0~255.

2.row和col方法。返回一个特殊的、仅包含一行或一列的cv::Mat实例。在这个过程中没任何形式的数据拷贝，如果该一维矩阵遭到修改也会相应的修改原始图像。

3.setTo函数将矩阵的所有元素设为指定的值。

result.row(0).setTo(cv::Scalar(0));
           

将图像的第一行的所有像素设置为0。三通道的爱色图像，需要使用cv::Scalar(a,b,c)来指定像素三个通道的目标值。

效果图：