python - opencv 2.4.0 laplacian 不同的结果取决于所使用的 API？

Question

我正在使用 OpenCV 2.4.0 python 绑定(bind)，我发现在计算图像的拉普拉斯算子时，我使用 cv2 API 从 cv2.cv API 得到不同的结果。

如果我使用 cv2 API:

im_laplacian = cv2.Laplacian(im_gray, cv2.IPL_DEPTH_32F, ksize = 3)

im_laplacian 始终是 uint8(缺少符号)，ddepth 必须是 IPL_DEPTH_32F 或 IPL_DEPTH_64F，如果我尝试 IPL_DEPTH_16S 或 IPL_DEPTH_32S，我会收到错误消息:

“OverflowError:Python int 太大而无法转换为 C long”

如果我使用 cv2.cv API:

cvgray = cv.fromarray(im_gray)
im_laplacian2 = cv.CreateImage(cv.GetSize(cvgray), cv.IPL_DEPTH_16S, 1)        
cv.Laplace(cvgray, im_laplacian2, 3)

正如预期的那样，我得到了一个带符号的拉普拉斯算子，这与 C++ API 中的结果相同。如果我这样做:

im_laplacian2_scaled = cv.CreateImage(cv.GetSize(cvgray), 8, 1) 
cv.ConvertScaleAbs(dst, im_laplacian2_scaled, 1, 0)

im_laplacian2_scaled 和用cv2 API计算的im_laplacian还是有区别的

在我的特殊情况下，我认为我可以摆脱 cv2 输出，但我很困惑，难道不是所有的 API 都应该产生相同的输出吗？他们使用不同的算法吗？或者 cv2 python 绑定(bind)可能不对应于单个 C++ 函数，而是对应于它们的某种组合？

Answer 1

新的 cv2 API 使用不同的深度常量:

• cv2.CV_64F 而不是 cv2.IPL_DEPTH_64F
• cv2.CV_32F 而不是 cv2.IPL_DEPTH_32F
• cv2.CV_32S 而不是 cv2.IPL_DEPTH_32S
• cv2.CV_16S 而不是 cv2.IPL_DEPTH_16S
• cv2.CV_16U 而不是 cv2.IPL_DEPTH_16U
• cv2.CV_8S 而不是 cv2.IPL_DEPTH_8S
• cv2.CV_8U 而不是 cv2.IPL_DEPTH_8U