pythonopencv图象高通滤波和低通滤波器的范例编码丨本际云推荐

pythonopencv图象高通滤波和低通滤波器的范例编码

Python OpenCV图像高通滤波器和低通滤波器介绍

作为本际云服务器推荐网的小编小本本，今天给大家详细介绍一下Python OpenCV图像高通滤波器和低通滤波器的使用方法。

pythonopencv图象高通滤波和低通滤波器的范例编码

详细编码案例

低通滤波

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('./moon.jpg',flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img1 = img / 255

#进行傅里叶变换，时域——&gt;频域
dtf = cv2.dft(img1, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)

#移动低频波到中心位置
dft_shift = np.fft.fftshift(dtf)

#低通滤波
h,w=img.shape

#图像中心点即低频波所在位置
h2,w2=h//2,w//2

mask=np.zeros((h,w,2),dtype=np.uint8)

#选取长宽为100的区域的低频部分为1，其余部分为0
mask[h2-50:h2+50, w2-50:w2+50] = 1

#低频部分保留，其余部分*0被滤掉
dft_shift *= mask

#傅里叶逆变换，频域——&gt;时域
ifft_shift2 = np.fft.ifftshift(dft_shift)
result = cv2.idft(ifft_shift2)

#创建显示窗口，显示原图
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')

#创建显示窗口，显示低通滤波后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(result[:,:,0], cmap='gray')
plt.show()

高通滤波

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread('./moon.jpg',flags=cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
img1 = img / 255

#进行傅里叶变换，时域——&gt;频域
dtf = cv2.dft(img1,flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)

#移动低频波到中心位置
dft_shift = np.fft.fftshift(dtf)

#高通滤波
h, w = img.shape

#图像中心点即低频波所在位置
h2, w2 = h//2, w//2

#选取长宽为100的区域的低频部分为0，其余高频部分为1
dft_shift[h2-5:h2+5, w2-5:w2+5] = 0

#傅里叶逆变换，频域——&gt;时域
ifft_shift2 = np.fft.ifftshift(dft_shift)
result = cv2.idft(ifft_shift2)

#创建显示窗口，显示原图
plt.figure(figsize=(12,9))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap='gray')

#创建显示窗口，显示低通滤波后的图像
plt.subplot(122)
plt.imshow(result[:,:,0], cmap='gray')
plt.show()