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最新推荐文章于 2023-06-13 11:30:49 发布

wind888673

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OpenCV中的图像变换——傅里叶变换

qq_40985985的博客

07-22

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前端-Img组件图片的动态修改

baldyoung

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最近在写前端时遇到这样的需求:通过选定本地图片来更改前端用户头像，就当前所了解的js或者jQuery调用，似乎没有可以直接更带组件背景的调用，进过网上查找后获得如下解决办法。（暂时只能修改Img组件的背景，还未尝试其他组件) <html> <head> <title>Img组件动态修改</title> </head> <b...

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欢愉码农的博客

06-13

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qq_41398448的博客

10-29

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猫猫与橙子的博客

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as3.rar_as3_灰度变换_线性灰度变换

09-19

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Apply_hough(Img):霍夫变换函数-matlab开发

05-30

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weixin_36306387的博客

06-04

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两张图片轮流切换var t ;$(function(){changeImg();$(“#span01″).mouseover(function(){showOrHide(“01″,”02″);clearTimeout(t);});$(“#span01″).mouseout(function(){t = setTimeout(“changeImg()”,”4000″);});$(“#span02″)...

用基础js实现网页图片的切换

gulanga5的博客

07-06

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JavaScript学习笔记（三）:DOM 事件更改图片、DOM EventListener

XHChen的博客

01-16

2013

JavaScript HTML DOM 事件在事件发生时执行 JavaScript，比如：当用户点击鼠标时当网页已加载时当图像已加载时当鼠标移动到元素上时当输入字段被改变时当提交 HTML 表单时当用户触发按键时小案例1：通过属性src改变图片当鼠标点击图片时，更换另一张图片。页面编写： <html> <head>...

Web知识整理06

weixin_47701814的博客

09-25

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JavaScript（二）——轮播图

LeeBlog

06-04

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JavaScript表单校验

mqingo的博客

11-11

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确认事件事件触发函数函数操作元素校验用户名 1. 当用户鼠标移动到输入框中时候, 请给用户一个提示事件: 焦点事件 onfocus 触发函数 ...

import cv2 import numpy as np gray = cv2.imread('/data/workspace/myshixun/input/cat.jpg',1) gray = cv2.cvtColor(gray, cv2.COLOR_BGR2GRAY) ########## Begin ########## #传递参数为傅里叶变换后的频谱图和滤波尺寸 def highPassFiltering(img,size): # 获取图像属性 h, w = img.shape[0:2] # 找到傅里叶频谱图的中心点 h1,w1 = int(h/2), int(w/2) # 中心点加减滤波尺寸的一半，刚好形成一个定义尺寸的滤波大小，然后设置为0 img[h1-int(size/2):h1+int(size/2), w1-int(size/2):w1+int(size/2)] = 0 return img ########## End ########## # 傅里叶变换 img_dft = np.fft.fft2(gray) # 将频域从左上角移动到中间 dft_shift = np.fft.fftshift(img_dft) ########## Begin ########## # 高通滤波，滤波尺寸为 200 ########## End ########## # 傅里叶逆变换,将频域从中间移动到左上角 idft_shift = np.fft.ifftshift(dft_shift) # 傅里叶库函数调用 ifimg = np.fft.ifft2(idft_shift) ifimg = np.abs(ifimg) # 输出图像的像素值 print(ifimg) # 显示高通滤波后的图像 cv2.imwrite('/data/workspace/myshixun/output/cat.jpg', np.int8(ifimg))

最新发布

03-22

<think>嗯，用户想用Python的OpenCV和NumPy实现傅里叶变换和高通滤波器处理灰度图像。我需要一步步想清楚怎么回答这个问题。首先，用户的需求是实现高通滤波，所以得先进行傅里叶变换，然后应用滤波器，再做逆变换。记得步骤大概是：读取图像，转为灰度图，傅里叶变换，移到中心，创建高通滤波器，应用滤波，移回原点，逆变换，最后显示结果。然后，用户提到的是OpenCV和NumPy，所以可能需要结合两者的函数。比如，numpy.fft.fft2做傅里叶变换，还有np.fft.fftshift来移动频率。高通滤波器的话，常见的有理想高通、高斯高通等，这里可能需要用到一个掩膜，把低频部分屏蔽掉。接下来，代码部分要注意数据类型转换，比如图像需要转换成浮点型再进行傅里叶变换。还有，变换后的结果通常是复数，所以需要取绝对值等操作来显示频谱图。另外，高通滤波器的半径设置，比如30像素，可能需要根据图像尺寸调整。然后，处理后的图像要使用逆变换，记得用np.fft.ifft2和np.fft.ifftshift。最后，转换成uint8类型显示。可能还需要归一化处理，比如cv2.normalize来调整对比度。还要注意引用的资料，用户提供的引用中有关于dft函数和fft2的内容，应该正确引用这些资料。比如引用[2]提到numpy.fft.fft2，引用[4]提到高通滤波器的原理和cv2.dft，但用户这里可能用的是numpy的实现，所以需要确认。另外，用户可能对傅里叶变换的步骤不太清楚，需要分步解释，比如为什么要进行中心化，滤波器如何构造，以及逆变换后的处理。可能还要提到高通滤波的效果，比如增强边缘，但图像会变暗，所以可能需要后处理。最后，代码示例要完整，包括读取图像、处理、显示结果。可能还要提醒用户注意图像路径是否正确，还有高通滤波器的参数调整会影响效果。需要确保代码中的注释清晰，步骤明确。</think>以下是使用Python OpenCV和NumPy实现傅里叶变换及高通滤波器的完整步骤： ### 一、实现步骤 1. **读取图像并灰度化** ```python img = cv2.imread('input.jpg', 0) # 0表示读取为灰度图 ``` 2. **傅里叶变换** - 使用`np.fft.fft2`进行二维傅里叶变换 - 使用`np.fft.fftshift`将低频分量移到频谱中心 ```python f = np.fft.fft2(img.astype(float)) f_shift = np.fft.fftshift(f) # 中心化处理[^2][^3] ``` 3. **构建高通滤波器** - 以图像中心为原点，创建环形掩膜 ```python rows, cols = img.shape radius = 30 # 截止频率半径 mask = np.ones((rows, cols), np.uint8) center = (rows//2, cols//2) cv2.circle(mask, center, radius, 0, thickness=-1) # 中心区域置0[^4] ``` 4. **应用滤波器** ```python f_filtered = f_shift * mask # 滤除低频分量 ``` 5. **逆傅里叶变换** ```python f_ishift = np.fft.ifftshift(f_filtered) img_back = np.fft.ifft2(f_ishift) img_back = np.abs(img_back) # 取模值 ``` 6. **结果后处理** ```python img_back = cv2.normalize(img_back, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype('uint8') ``` ### 二、完整代码示例 ```python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('input.jpg', 0) # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img.astype(float)) f_shift = np.fft.fftshift(f) # 构建高通滤波器 rows, cols = img.shape radius = 30 mask = np.ones((rows, cols), np.uint8) cv2.circle(mask, (cols//2, rows//2), radius, 0, -1) # 应用滤波 f_filtered = f_shift * mask # 逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f_filtered) img_back = np.fft.ifft2(f_ishift) img_back = np.abs(img_back) img_back = cv2.normalize(img_back, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype('uint8') # 显示结果 plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original') plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray'), plt.title('High Pass Filtered') plt.show() ``` ### 三、关键原理说明 1. **频谱中心化** 通过`fftshift`将低频分量集中在频谱图中心，便于后续滤波器设计 2. **高通滤波器特性** 通过置零中心区域（低频），保留高频分量，可增强边缘和细节信息 3. **后处理必要性** 逆变换结果包含复数信息，需取模值并归一化才能得到可视化的图像