Opencv 傅立叶变换带通滤波的完整攻略
Opencv 傅立叶变换带通滤波是一种常见的图像处理技术,可以用于图像的频域分析、滤波等操作。本文将详细讲解Opencv 傅立叶变换带通滤波的完整攻略,包括基本原理、方法和两个示例说明。
Opencv 傅立叶变换带通滤波的基本原理
Opencv 傅立叶变换带通滤波是一种基于傅立叶变换的图像处理技术,可以通过对图像进行频域分析,实现图像的带通滤波。带通滤波的基本原理是通过滤波器对图像进行频域滤波,去除低频和高频分量,保留中间频率分量,从而实现图像的波。具体实现方法包括:
- cv2.dft函数:用于对图像进行傅立叶变换。
- cv2.idft函数:用于对图像进行傅立叶反变换。
- np.fft.fftshift函数:用将频域图像的直流分量移动到频谱中心。
- np.fft.ifftshift函数:用于将频域图像的直流分量移动回原来的位置。
Opencv 傅立叶变换带通滤波使用方法
Opencv库提供cv2.dft和cv2.idft函数,可以用于对图像进行傅叶变换和傅立叶反变换。函数的基本语法如下:
dft = cv2.dft(src, flags[, nonzeroRows])
dst = cv2.idft(src[, flags[, nonzeroRows]])
其中,src表示输入图像,flags表示傅立叶变换的标志,nonzeroRows表示非零行数,dst表示输出图像。
示例说明
下面是两个Opencv 傅立叶变换带通滤波的示例说明:
示例1:使用带通滤波器对图像进行滤波
import cv2
import as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 傅立叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUTdft_shift = np.fft.fftshift(dft)
# 生成带通滤波器
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
mask[:-50, :] = 0
mask[crow+50:, :] = 0
# 应用带通滤波器
fshift = dft_shift * mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ish)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1])
# 显示原始图像和带通滤波后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Band Pass Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
运行该代码,系统会显示原始图像和带通滤波后的图像。
示例2:使用带通滤波器对图像进行频域分析
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)
# 傅立叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
# 生成带通滤波器
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+] = 1
mask[:crow-50, :] = 0
mask[crow+50:, :] = 0
# 应用带通滤波器
fshift = dft_shift * mask
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(fshift[:, :, 0], fshift[:, :, 1]))
# 显示原始像和频域图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
运行该代码,系统会显示原始图像和频域图像。
结论
Opencv 傅立叶变换带通滤波是一种基于傅立叶变换的图像处理技术,可以通过对图像进行频域分析,实现图像的带通滤波。通过Opencv库中的cv2.dft和cv2.idft函数,可以实现对图像的傅立叶变换和傅立叶反变换。通过本文介绍,您应该已经了解了Opencv 傅立叶变换带通滤波的基本原理、方法和两个示例说明,可以根据需要灵活使用。
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