Laplacian Filterの実験
概要
エッジ検出(実際はエッジというよりただの色の違いなのだけど)しようと思って4方向と8方向のLaplacian Filterどっちが良いのか気になったから実験してみた。
入力画像
4方向Laplacian Filter
8方向Laplacian Filter
結論
ほとんど同じやないかい!
結果が同じなので、とりあえず回転にも影響が少なさそうな8方向のFilterの方がを使って行きたいと思う
コード
8方向4方向お好きな方をどうぞ
def LaplacianLayer(self, img):
# 4 direction Laplacian
laplacian_filter = torch.cuda.FloatTensor(
[[0, 1, 0], [1, -4, 1], [0, 1, 0]]).view(1, 1, 3, 3)
# 8 direction Laplacian
# laplacian_filter = torch.cuda.FloatTensor(
# [[1, 1, 1], [1, -8, 1], [1, 1, 1]]).view(1, 1, 3, 3)
gray = self.getGrayImage(img)
img_lap = torch.nn.functional.conv2d(input=gray,
weight=Variable(laplacian_filter),
stride=1,
padding=0)
img_lap = torch.abs(img_lap)
return img_lap
def getGrayImage(self,rgbImg):
gray = 0.114*rgbImg[:,0,:,:] + 0.587*rgbImg[:,1,:,:] + 0.299*rgbImg[:,2,:,:]
gray = torch.unsqueeze(gray,1)
return gray
参考文献
【画像処理】ラプラシアンフィルタの原理・特徴・計算式
https://algorithm.joho.info/image-processing/laplacian-filter/
Author And Source
この問題について(Laplacian Filterの実験), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://qiita.com/minh33/items/08a94055b3d119d60fd4著者帰属:元の著者の情報は、元のURLに含まれています。著作権は原作者に属する。
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