6、图像滤波与边缘、轮廓检测技术详解

图像滤波与边缘、轮廓检测技术详解

1. 高通滤波器（High Pass Filter）

高通滤波器（HPF）会检查图像的一个区域，并根据像素与其周围像素的强度差异来增强某些像素的强度。例如，下面的内核：

[[0, -0.25, 0],
 [-0.25, 1, -0.25],
 [0, -0.25, 0]]

内核是一组权重，用于源图像的一个区域，以生成目标图像中的单个像素。例如， ksize 为 7 意味着在生成每个目标像素时会考虑 49（7 x 7）个源像素。

在计算中心像素与所有相邻像素的强度差异之和后，如果发现有较大的变化，中心像素的强度将被增强。这在边缘检测中特别有效，其中一种常见的 HPF 称为高提升滤波器。

以下是一个 HPF 的示例代码：

import cv2
import numpy as np
from scipy import ndimage

kernel_3x3 = np.array([[-1, -1, -1],
                       [-1,  8, -1],
                       [-1, -1, -1]])
kernel_5x5 = np.array([[-1, -1, -1, -1, -1],
                       [-1,  1,  2,  1, -1],
                       [-1,  2,  4,  2, -1],