pythonopencv圖象高通濾波和低通濾波器的范例編碼

89542767 發布于2023-01-14 10:24 / 941人閱讀

　　文章主要是詳細介紹了pythonopencv圖像高通濾波和低通濾波器,此文經過案例編碼為大家介紹得非常詳盡，對大家學習培訓和工作具有很強的參照參考意義，必須的小伙伴可以借鑒一下

　　序言

　　上一章大家反映了如何把圖象機娘傅立葉變換，將圖象由時域轉換成時域，并把低頻率挪動至圖象核心。那樣將低頻率總廳后，就可以把圖象的低頻率和高頻率分離，進而開展低通濾波器跟高通濾波的處理方法。

　　詳細編碼

　　低通濾波

　　import cv2
　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　#cv2.imread()在讀取圖像的時候，默認的是讀取成RGB圖像,cv2.IMREAD_GRAYSCALE將以灰度圖的形式讀取
　　img=cv2.imread('./moon.jpg',flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
　　#將圖像除以255是為了將圖像向數字準換成fioat32數據
　　img1=img/255
　　#進行傅里葉變換，時域——&gt;頻域
　　dtf=cv2.dft(img1,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
　　#移動低頻波到中心位置
　　dft_shift=np.fft.fftshift(dtf)
　　#低通濾波
　　h,w=img.shape
　　#圖像中心點即低頻波所在位置
　　h2,w2=h//2,w//2
　　mask=np.zeros((h,w,2),dtype=np.uint8)
　　#選取長寬為100的區域的低頻部分為1，其余部分為0
　　mask[h2-50:h2+50,w2-50:w2+50]=1
　　#低頻部分保留，其余部分*0被濾掉
　　dft_shift*=mask
　　#傅里葉逆變換，頻域——&gt;時域
　　ifft_shift2=np.fft.ifftshift(dft_shift)
　　result=cv2.idft(ifft_shift2)
　　#創建顯示窗口，顯示原圖
　　plt.figure(figsize=(12,9))
　　plt.subplot(121)
　　plt.imshow(img,cmap='gray')
　　#創建顯示窗口，顯示低通濾波后的圖像
　　plt.subplot(122)
　　plt.imshow(result[:,:,0],cmap='gray')
　　plt.show()

　　高通濾波

　　高通濾波和低通濾波的主要區別在于，低通濾波是保留中心的低頻波去除高頻波，高通濾波是去除中心的低頻波保留高頻波。

　　import cv2
　　import numpy as np
　　import matplotlib.pyplot as plt
　　#cv2.imread()在讀取圖像的時候，默認的是讀取成RGB圖像,cv2.IMREAD_GRAYSCALE將以灰度圖的形式讀取
　　img=cv2.imread('./moon.jpg',flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
　　#將圖像除以255是為了將圖像向數字準換成fioat32數據
　　img1=img/255
　　#進行傅里葉變換，時域——&gt;頻域
　　dtf=cv2.dft(img1,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
　　#移動低頻波到中心位置
　　dft_shift=np.fft.fftshift(dtf)
　　#高通濾波
　　h,w=img.shape
　　#圖像中心點即低頻波所在位置
　　h2,w2=h//2,w//2#中心點
　　#選取長寬為100的區域的低頻部分為0，其余高頻部分為1
　　dft_shift[h2-5:h2+5,w2-5:w2+5]=0
　　#傅里葉逆變換，頻域——&gt;時域
　　ifft_shift2=np.fft.ifftshift(dft_shift)
　　result=cv2.idft(ifft_shift2)
　　#創建顯示窗口，顯示原圖
　　plt.figure(figsize=(12,9))
　　plt.subplot(121)
　　plt.imshow(img,cmap='gray')
　　#創建顯示窗口，顯示低通濾波后的圖像
　　plt.subplot(122)
　　plt.imshow(result[:,:,0],cmap='gray')
　　plt.show()

　　結果展示

　　改變濾波區域的大小可以改變濾波的程度，可以修改如圖所示的代碼中的相關部分：

　　低通濾波

　　高通濾波

　　綜上所述，這篇文章就給大家介紹到這里了，希望可以給大家帶來幫助。

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