[PYTHON] Expérience du filtre laplacien

Présentation Je voulais détecter les bords (en fait, c'est juste une différence de couleur plutôt qu'un bord), et je me demandais quel filtre laplacien dans 4 ou 8 directions était le meilleur, alors j'ai expérimenté.

Image d'entrée 

Filtre laplacien à 4 voies 

Filtre laplacien à 8 directions 

Conclusion Presque la même! Comme le résultat est le même, j'aimerais utiliser le filtre à 8 directions, qui semble avoir moins d'effet sur la rotation pour le moment.

Code 8 directions 4 directions Veuillez choisir votre favori

   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

Références [Traitement d'image] Principes, fonctionnalités et formules de calcul pour les filtres laplaciens https://algorithm.joho.info/image-processing/laplacian-filter/

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