작업 : x, y축에 대해 모두 2차 미분(미분을 2번 시행) 연산을 하여 이미지 픽셀 변화가 급격한 곳, 즉 edge를 찾아내는 필터이다.

$$ \nabla^2 f =\frac{\partial^2 f}{\partial x^2} + \frac{\partial^2 f}{\partial y^2} $$

노이즈에 민감하므로 GaussianBlur와 같은 전처리와 함께 사용해야 유용하다. → 저해상도 이미지에서 불리하다.

cv2.Laplacian(src, ddepth[, ksize[, scale[, delta[, borderType]]]])

• src: 원본 이미지 (grayscale 추천)
• ddepth: 출력 이미지의 깊이 (예: cv2.CV_64F → 음수 표현 가능)
• ksize: 커널 크기 (보통 1, 3, 5 중 선택)
• scale: 결과값에 곱해지는 스케일 팩터 (보통 1)
• delta: 결과값에 더해지는 옵셋 (보통 0)
• borderType: 가장자리 처리 방법 (cv2.BORDER_DEFAULT 권장)

code example