資訊專欄INFORMATION COLUMN
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(jīng)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(zhuǎn)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(shù)字準換成fioat32數(shù)據(jù)
img1=img/255
#進行傅里葉變換，時域——>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(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(shù)字準換成fioat32數(shù)據(jù)
img1=img/255
#進行傅里葉變換，時域——>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(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>
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