下面是用 C++ 实现拉普拉斯算子进行边缘增强的代码。代码中使用 OpenCV 库来读取图像、应用拉普拉斯算子并进行高频增强，最后显示结果。
C++ 代码实现
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main() {
// 读取图像
string imagePath = "F:/AI/Learning/9022625033_K1609563_T001_4_13.jpg";
Mat image = imread(imagePath, IMREAD_GRAYSCALE);
if (image.empty()) {
cout << "Error: Could not read the image." << endl;
return -1;
}
// 应用拉普拉斯算子进行高频增强
Mat laplacianImage;
Laplacian(image, laplacianImage, CV_64F);
// 增强高频信息，确保数据类型为8位无符号整数
Mat enhancedImage;
add(image, 2 * laplacianImage, enhancedImage);
// 确保图像值在[0, 255]之间
enhancedImage.convertTo(enhancedImage, CV_8U);
// 显示图像
imshow("Original Image", image);
imshow("Laplacian Image (High Frequency)", laplacianImage);
imshow("Enhanced Image (High Frequency Enhanced)", enhancedImage);
waitKey(0); // 等待按键以关闭窗口
return 0;
}
说明
库包含：使用
#include <opencv2/opencv.hpp>包含 OpenCV 的核心功能。读取图像：
- 使用
imread函数以灰度模式读取指定路径的图像。如果无法读取，则输出错误消息并退出程序。
- 使用
应用拉普拉斯算子：
- 使用
Laplacian函数计算输入图像的拉普拉斯变换，并将其结果存储在laplacianImage中。
- 使用
高频增强：
- 将原始图像和经过拉普拉斯处理后的高频成分相加，生成增强后的图像。
数据类型转换：
- 最后通过
convertTo将增强后的图像转换为CV_8U类型，以确保可以正确显示。
- 最后通过
显示结果：
- 使用
imshow函数显示原始图像、拉普拉斯变换得到的高频信息和增强后的图像。调用waitKey(0)等待用户按键后关闭窗口。
- 使用
编译与运行
要编译和运行此代码，请确保已安装 OpenCV 并配置了相应的开发环境（如 Visual Studio 或 g++）。在命令行中可以使用以下命令编译：
g++ your_code.cpp -o edge_enhancement `pkg-config --cflags --libs opencv4`
替换 your_code.cpp 为你保存此代码文件的实际名称。然后运行生成的可执行文件即可查看效果。
内容由零声教学AI助手提供，问题来源于学员提问
