高通滤波numpy

最新推荐文章于 2025-05-28 19:25:50 发布

原创

最新推荐文章于 2025-05-28 19:25:50 发布 · 1.3k 阅读

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本文探讨了高通滤波器在频域中的应用，通过将频谱中心设为0，有效保留了图像的边缘信息，实现了对图像轮廓的突出处理。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

频域中，低频代表细节，高频代表边缘
在这里插入图片描述

本文介绍高通滤波器，将频谱中心位置设置为0，如图所示：

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

o=cv2.imread('image\\boat.bmp',0)               #读入图片
f=np.fft.fft2(o)
fshift=np.fft.fftshift(f)                       #傅里叶变换
rows,cols=o.shape
crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)
fshift[crow-30:crow+30,ccol-30:ccol+30]=0       #低频为0
ishift=np.fft.ifftshift(fshift)
io=np.fft.ifft2(ishift)
io=np.abs(io)