python opencv图像的高通滤波和低通滤波的示例代码

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什么是高通滤波和低通滤波

高通滤波和低通滤波是数字图像处理中的滤波算法，其中高通滤波器允许更高的频率部分通行，而低通滤波器则允许更低的频率部分通行。通过使用不同类型的滤波器和滤波核来实现高通/低通滤波。

高通滤波器可以提高图像的边缘和细节，并弱化图像中的一些低频分量。然而，低通滤波器可以弱化图像中的一些高频噪声，并使图像更加模糊平滑。

OpenCV中的高通滤波

在OpenCV中，我们可以使用cv2.filter2D函数和高通滤波器核来实现图像的高通滤波。下面是一个示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('input.jpg')

# 定义高斯核
kernel_size = (3, 3)
sigma = 1
kernel = cv2.getGaussianKernel(3, sigma)
gaussian_kernel = np.outer(kernel, kernel.transpose())

# 将核除以所有元素的和以归一化
gaussian_kernel /= sum(sum(gaussian_kernel))

# 定义高通滤波器核
laplacian_kernel = np.array(
   [
        [0, 1, 0],
        [1, -4, 1],
        [0, 1, 0]
   ]
)

# 应用高通滤波器
filtered_img = cv2.filter2D(img, -1, laplacian_kernel)

cv2.imshow('Filtered Image', filtered_img)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先使用cv2.imread函数读取输入的图像。然后我们使用cv2.getGaussianKernel函数生成一个高斯核，然后归一化，用于去噪。接着，我们定义了一个高通滤波器核，该核可以增强边缘检测和细节。

最后，我们使用cv2.filter2D函数应用高通滤波器，并显示滤波后的图像。你可以尝试修改高通滤波器核的值、高斯核的大小来观察滤波效果。

OpenCV中的低通滤波

在OpenCV中，我们可以使用cv2.blur函数和低通滤波器核实现图像的低通滤波。下面是一个示例代码：

import cv2

img = cv2.imread('input.jpg')

# 使用cv2.blur函数模糊图像，平均滤波器的大小为3*3
blurred_img = cv2.blur(img, (3, 3))

cv2.imshow('Blurred Image', blurred_img)
cv2.waitKey(0)

在这个示例中，我们首先使用cv2.imread函数读取输入的图像。然后我们使用cv2.blur函数应用一个平均值滤波器，可以对图像进行平滑处理。最后，我们显示滤波后的图像。

你可以尝试修改平均值滤波器的大小，以查看处理后的图像。另外，你还可以使用其他类型的低通滤波器核，如高斯滤波器进行图像模糊处理。

希望这篇文章对你有所帮助。