資訊專欄INFORMATION COLUMN
文章主要是詳細(xì)介紹了pythonopencv圖像高通濾波和低通濾波器,此文經(jīng)過案例編碼為大家介紹得非常詳盡，對(duì)大家學(xué)習(xí)培訓(xùn)和工作具有很強(qiáng)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(jī)娘傅立葉變換，將圖象由時(shí)域轉(zhuǎn)換成時(shí)域，并把低頻率挪動(dòng)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(jìn)而開展低通濾波器跟高通濾波的處理方法。
詳細(xì)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(shí)候，默認(rèn)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(shù)字準(zhǔn)換成fioat32數(shù)據(jù)
img1=img/255
#進(jìn)行傅里葉變換，時(shí)域——>頻域
dtf=cv2.dft(img1,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
#移動(dòng)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(diǎn)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(zhǎng)寬為100的區(qū)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——>時(shí)域
ifft_shift2=np.fft.ifftshift(dft_shift)
result=cv2.idft(ifft_shift2)
#創(chuàng)建顯示窗口，顯示原圖
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,cmap='gray')
#創(chuàng)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(qū)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(shí)候，默認(rèn)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(shù)字準(zhǔn)換成fioat32數(shù)據(jù)
img1=img/255
#進(jìn)行傅里葉變換，時(shí)域——>頻域
dtf=cv2.dft(img1,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
#移動(dòng)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(diǎn)即低頻波所在位置
h2,w2=h//2,w//2#中心點(diǎn)
#選取長(zhǎng)寬為100的區(qū)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——>時(shí)域
ifft_shift2=np.fft.ifftshift(dft_shift)
result=cv2.idft(ifft_shift2)
#創(chuàng)建顯示窗口，顯示原圖
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,cmap='gray')
#創(chuàng)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(jié)果展示
改變?yōu)V波區(qū)域的大小可以改變?yōu)V波的程度，可以修改如圖所示的代碼中的相關(guān)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?guī)韼椭?/p>
文章版權(quán)歸作者所有，未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為，您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址：http://www.ezyhdfw.cn/yun/130279.html
摘要：卷積與一維信號(hào)一樣，圖像也可以使用各種低通濾波器，高通濾波器等進(jìn)行濾波有助于消除噪聲，模糊圖像等濾波器有助于找到邊緣圖片將內(nèi)核與圖像進(jìn)行卷積應(yīng)用對(duì)圖像進(jìn)行平均過濾。它只取內(nèi)核區(qū)域下所有像素的平均值并替換中心元素。 Smoothing Images 1 2D卷積 與一維信號(hào)一樣，圖像也可以使用各種低通濾波器（LPF），高通濾波器（HPF）等進(jìn)行濾波.LPF有助于消除噪聲，模糊圖像等.H...
摘要：屬性返回對(duì)象，表示當(dāng)前中所有節(jié)點(diǎn)的最終節(jié)點(diǎn)，一般表示音頻渲染設(shè)備。包括音頻源，音頻輸出，中間處理模塊。延遲停止時(shí)間，單位為秒。音頻終點(diǎn)是通過接口的屬性訪問的。各個(gè)音頻處理通道內(nèi)的操作是獨(dú)立的，不影響其他音頻通道。 此文介紹HTML5音頻API的主要框架和工作流程，因?yàn)橐纛l處理模塊很多，因此只簡(jiǎn)單介紹幾種音頻處理模塊，并通過例子來展示效果。后續(xù)會(huì)介紹利用HTML5音頻API實(shí)現(xiàn)的項(xiàng)目，歡...
摘要：那些嵌入了第三方內(nèi)容的站點(diǎn)需要確保引入的樣式不會(huì)影響到已有的應(yīng)用。這項(xiàng)技術(shù)提高了那些大型或者有很多組件站點(diǎn)的可維護(hù)性。相較于有一些重大變化，并且已經(jīng)得到主要的瀏覽器廠商的認(rèn)可。為支持添加了響應(yīng)頭支持的而被廢棄。 原文鏈接： http://blog.chromium.org/2016...譯者：Icarus郵箱：xdlrt0111@163.com 如果沒有特殊說明的話，以下都是應(yīng)用在An...
閱讀 1066·2023-01-14 11:38
閱讀 1061·2023-01-14 11:04
閱讀 900·2023-01-14 10:48
閱讀 2376·2023-01-14 10:34
閱讀 1147·2023-01-14 10:24
閱讀 1026·2023-01-14 10:18
閱讀 654·2023-01-14 10:09
閱讀 733·2023-01-14 10:02
