提示:内容整理自:https://github.com/gzr2017/ImageProcessing100Wen
CV小白从0开始学数字图像处理
35 傅立叶变换——带通滤波
将imori.jpg灰度化之后进行傅立叶变换并进行带通滤波,之后再用傅立叶逆变换复原!
在这里,我们使用可以保留介于低频成分和高频成分之间的分量的带通滤波器。在这里,我们使用可以去除低频部分,只保留高频部分的高通滤波器。假设从低频的中心到高频的距离为r,我们保留0.1r至0.5r的分量。
代码如下:
1.引入库
CV2计算机视觉库
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
2.读入数据
img = cv2.imread("imori.jpg").astype(np.float32)
H, W, C = img.shape
3.灰度化
gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0]

本文详细介绍了如何使用Python的OpenCV库对imori.jpg图像进行灰度化处理,然后进行傅立叶变换,并运用带通滤波器进行高频保留操作。通过高通滤波,着重展示了如何筛选出图像的高频细节,最后通过逆变换复原处理结果。
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