Laplacian梯度方法：

　　Laplacian梯度是另一種求圖像梯度的方法，在上例的OpenCV代碼中直接替換Sobel算子即可。

　　#include 《highgui/highgui.hpp》

　　#include 《imgproc/imgproc.hpp》

　　using namespace std;

　　using namespace cv;

　　int main（）

　　{

　　Mat imageSource = imread（“1.jpg”）;

　　Mat imageGrey;

　　cvtColor（imageSource， imageGrey， CV_RGB2GRAY）;

　　Mat imageSobel;

　　Laplacian（imageGrey， imageSobel， CV_16U）;

　　//Sobel（imageGrey， imageSobel， CV_16U， 1， 1）;

　　//圖像的平均灰度

　　double meanValue = 0.0;

　　meanValue = mean（imageSobel）［0］;

　　//double to string

　　stringstream meanValueStream;

　　string meanValueString;

　　meanValueStream 《《 meanValue;

　　meanValueStream 》》 meanValueString;

　　meanValueString = “Articulation（Laplacian Method）： ” + meanValueString;

　　putText（imageSource， meanValueString， Point（20， 50）， CV_FONT_HERSHEY_COMPLEX， 0.8， Scalar（255， 255， 25）， 2）;

　　imshow（“Articulation”， imageSource）;

　　waitKey（）;

　　}

　　用同樣的三張測試圖片測試，結果一致，隨著對焦模糊得分降低：

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