cv2 轮廓检测 椭圆检测 算法篇(5) LAPLACIAN 算子
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针对边缘检测的算法种类繁多，部分方法与我此前参考的PPT中所提及的内容相似，存在一定的滞后性及使用不便之处。
以下再介绍两种在查阅文献过程中频繁出现的算法。
继续探讨上述问题：
如何提取图像中的边缘（edge）？
拉普拉斯算子是一种高通线性滤波器，其原理基于图像导数的计算。正如后续将解释的那样，该算子通过计算二阶导数来衡量图像函数的曲率。------------------------------《Opencv cookbook 2nd edition》第190页
与之前提到的一阶算子Sobel相对应，拉普拉斯算子属于二阶算子。一阶算子通过梯度大小来判断是否为边缘，而二阶算子则依据过零点来识别边缘（我的理解是，过零点即为拐点，对应原图像中的尖锐点，也就是所谓的边缘；或者说是一阶导数的最大值或最小值点）。然而该方法对噪声较为敏感（类似于一阶导数在不可导点处可能因噪声影响而改变原图像在该位置的凹凸性，此为个人观点，仅供参考）。
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