openCV中高斯的拉普拉斯算子，如何找到零交叉？答案

【问题标题】：Laplacian of Gaussian in openCV, how to find zero crossings?openCV中高斯的拉普拉斯算子，如何找到零交叉？
【发布时间】：2014-08-03 14:57:42
【问题描述】：

openCV中有拉普拉斯函数可以直接计算二阶导数。但这并不意味着我会得到正确的边缘？因为在输出中有很多负值。我浏览了这个链接并意识到在那之后我还必须找到过零点。我不知道如何找到零交叉。有人可以帮我吗？

【问题讨论】：

标签： c++ opencv image-processing computer-vision

【解决方案1】：

会发生零交叉

值等于 0，或
两个相邻值的符号相反

如果你有类似的东西

Laplacian(src, dst, CV_16S);

你只需要扫描dst寻找这两个案例

【讨论】：

+1 - 一个小提示是，如果您想找到过零位置的确切坐标，如果您看到两个相邻的值有相反的迹象。但是，如果您只想找出哪些像素是边缘，那么检测相反的符号就完全可以了。

【解决方案2】：

这是一个简单的 Python 实现：

LoG = cv2.Laplacian(src, cv2.CV_16S)
minLoG = cv2.morphologyEx(LoG, cv2.MORPH_ERODE, np.ones((3,3)))
maxLoG = cv2.morphologyEx(LoG, cv2.MORPH_DILATE, np.ones((3,3)))
zeroCross = np.logical_or(np.logical_and(minLoG < 0,  LoG > 0), np.logical_and(maxLoG > 0, LoG < 0))

整个想法是 ERODE 操作计算每个像素周围邻域的最小值，然后 DILATE 最大值。因此，零交叉定义为负值像素周围为正值，或正值像素周围为负值。

希望对你有帮助！！！

【讨论】：

这是天赐之物！为了使用 Laplacian of Gaussian 方法改进边缘检测任务，另一个recommendation 是在局部方差高的区域使用过零。