OpenCVのラプラシアンフィルタを使ったとき、アパーチャサイズ”というものを見かけたので調べてみた。
→アパーチャサイズ ＝ カメラレンズの口径の大きさ（F値）
らしいのですが、意味がわからないですね...
なのでもっと情報がないか調べてみました。
どうやら検出範囲のことらしいです。範囲を広くすれば平均値が取れてより精度の高いデータを手に入れられるようです。
話が変わりますが、調べていくうちにラプラシアンフィルタのことが気になり、調べていくうちに深みにはまっていきました。その成果をご紹介？したいと思います。
画像の輪郭（エッジ）を検出するには、境界面が強調されていないと正確に検出ができません。よって、境界面の濃度に差がない場合はエッジがぼやける可能性があります。そんなときはフィルタをかけて差を作ってやればいいわけです。差を作るのにもいくつか方法がありますが、今回はラプラシアンフィルタで行きます。
ラプラシアンフィルタは二次微分画像になります。言い換えると差分の差分を行った画像です。言葉だけでは難しいので図にしてみました。私は学生なので間違った情報があるかもしれません。いろいろと参考に自分なりの解釈を入れたものになります。
というような感じです。ちょっとミスったなというところが、黒を１にしたところですね。0のほうが色的（輝度的）に見てよかったと思います...。それからオペレータとかまだ習っていないのもあって難しかったです。微分を行列にするところが特に。ただ、微分と行列の使い道がわかってきたと思います。
画像をy方向にも変化させればもっと面白かったかなと思ったりしました。偏微分すればｘ方向だけでなく、ｙ方向も出せるので、行列にしやすかったのではないかと...。
これ以上説明しようとしても知識不足で何も思い浮かびません。なので詳しい説明はもっとお勉強してからにしようと思います。
そういえばオペアンプの微分波形とこの図のグラフが似ているような...?（今頃微分波形の意味を理解するという...w）
誰かの役に立つことを願います。
