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import cv2
o=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)#原始图像
Laplacian=cv2.Laplacian(o,cv2.CV_64F)#Laplacian算子
Laplacian=cv2.convertScaleAbs(Laplacian)#计算结果取绝对值
cv2.imshow("original",o)
cv2.imshow("Laplacian",Laplacian)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()算法：Laplacian（拉普拉斯）算子是二阶导数算子，具有旋转不变性，没有边缘的方向信息，双倍加强噪声对图像的影响。通常情况下，Laplacian算子的系数之和为零。
P5lap=(P2 P4 P6 P8)-4xP5
Sobel算子=|左-右|/|下-上| Scharr算子=|左-右|/|下-上|
Laplacian算子=|左-右| |左-右| |下-上| |下-上|
- 非边界（梯度值小，边缘不明显）： P5lap=(94 80 92 85)-4x88=-1
- 边界（梯度值大，边缘较明显）： P5lap=(200 204 175 158)-4x88=385
- 边界（梯度值大，边缘较明显）： P5lap=(20 24 17 15)-4x88=-276
dst=cv2.Laplacian(src, ddepth[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])
- src表示输入图像
- ddepth表示输出图像的深度
- ksize表示Laplacian核的大小
- scale表示计算Laplacian值所采用的缩放因子，默认值是1，可选参数
- delta表示加到输出图像的值，默认值是0，可选参数
- borderType表示边界样式
注意：Laplacian算子类似二阶Sobel导数，计算两个方向的梯度值。ksize的值是正的奇数值。
