一、Laplace演算法簡介
  二階微分在亮的一邊是負的，在暗的一邊是正的。常數部分為零。可以用來確定邊的準確位置，以及畫素在亮的一側還是暗的一側。
  拉普拉斯運算元是最簡單的各向同性微分運算元，具有旋轉不變性。一個二維影象函式 的拉普拉斯變換是各向同性的二階導數，定義為：

  其中：

  由於 Laplacian使用了影象梯度，它內部的程式碼其實是呼叫了 Sobel 運算元的。同時，可以讓一幅影象減去它的Laplacian增強其對比對。

二、OpenCV中Laplacian函式解析

void Laplacian(InputArray src,
               OutputArray dst, 
               int
 
 ddepth,
               int ksize=1, 
               double scale=1, 
               double delta=0, 
               intborderType=BORDER_DEFAULT ); 

  第一個引數，InputArray型別的image，輸入影象，即源影象，需為單通道8點陣圖像。
  第二個引數，OutputArray型別的edges，輸出的邊緣圖，需要和源圖片有一樣的尺寸和通道數。
  第三個引數，int型別的ddept，目標影象的深度。
  第四個引數，int型別的ksize，用於計算二階導數的濾波器的孔徑尺寸，大小必須為正奇數，且有預設值1。
  第五個引數，double型別的scale，計算拉普拉斯值的時候可選的比例因子，有預設值1。
  第六個引數，double型別的delta，表示在結果存入目標圖（dst）之前可選的delta值，有預設值0。
  第七個引數， int型別的borderType，邊界模式，預設值為BORDER_DEFAULT。

三、例項
1、程式碼

#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  

using namespace cv;

int main()
{
    //【0】變數的定義  
    Mat src, src_gray, dst, abs_dst;

    //【1】載入原始圖    
    src = imread("1.jpg");    

    //【2】顯示原始圖   
    imshow("【原始圖】影象Laplace變換"
 
, src);

    //【3】使用高斯濾波消除噪聲  
    GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0, BORDER_DEFAULT);

    //【4】轉換為灰度圖  
    cvtColor(src, src_gray, CV_RGB2GRAY);

    //【5】使用Laplace函式  
    Laplacian(src_gray, dst, CV_16S, 3, 1, 0, BORDER_DEFAULT);

    //【6】計算絕對值，並將結果轉換成8位  
    convertScaleAbs(dst, abs_dst);

    //【7】顯示效果圖  
    imshow("【效果圖】影象Laplace變換", abs_dst);

    waitKey(0);

    return 0;
}

2、執行結果
（1）原影象

（2）Laplace轉換影象