python opencv图像的高通滤波和低通滤波怎么实现

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完整代码

低通滤波

import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# cv2.imread()在读取图像的时候，默认的是读取成RGB图像,cv2.IMREAD_GRAYSCALE将以灰度图的形式读取img = cv2.imread('./moon.jpg', flags = cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 将图像除以255是为了将图像向数字准换成fioat32数据img1 = img/255 # 进行傅里叶变换，时域——>频域dtf = cv2.dft(img1, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)  # 移动低频波到中心位置dft_shift = np.fft.fftshift(dtf)  # 低通滤波h,w = img.shape# 图像中心点即低频波所在位置h3, w2 = h//2, w//2  mask = np.zeros((h,w,2), dtype=np.uint8)# 选取长宽为100的区域的低频部分为1，其余部分为0mask[h3-50:h3+50,w2-50:w2+50] = 1  # 低频部分保留，其余部分*0被滤掉dft_shift*=mask  # 傅里叶逆变换，频域——>时域ifft_shift2 = np.fft.ifftshift(dft_shift)  result = cv2.idft(ifft_shift2)# 创建显示窗口，显示原图plt.figure(figsize=(12,9))plt.subplot(121)plt.imshow(img, cmap = 'gray')# 创建显示窗口，显示低通滤波后的图像plt.subplot(122)plt.imshow(result[:,:,0], cmap='gray')plt.show()

高通滤波

高通滤波和低通滤波的主要区别在于，低通滤波是保留中心的低频波去除高频波，高通滤波是去除中心的低频波保留高频波。

import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# cv2.imread()在读取图像的时候，默认的是读取成RGB图像,cv2.IMREAD_GRAYSCALE将以灰度图的形式读取img = cv2.imread('./moon.jpg', flags = cv2.IMREAD_GRAYSCALE)  # 将图像除以255是为了将图像向数字准换成fioat32数据img1 = img/255 # 进行傅里叶变换，时域——>频域dtf = cv2.dft(img1, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)  # 移动低频波到中心位置dft_shift = np.fft.fftshift(dtf)# 高通滤波h,w = img.shape# 图像中心点即低频波所在位置h3, w2 = h//2, w//2  # 中心点# 选取长宽为100的区域的低频部分为0，其余高频部分为1dft_shift[h3-5:h3+5,w2-5:w2+5] = 0# 傅里叶逆变换，频域——>时域ifft_shift2 = np.fft.ifftshift(dft_shift)  result = cv2.idft(ifft_shift2)# 创建显示窗口，显示原图plt.figure(figsize=(12,9))plt.subplot(121)plt.imshow(img, cmap = 'gray')# 创建显示窗口，显示低通滤波后的图像plt.subplot(122)plt.imshow(result[:,:,0], cmap='gray')plt.show()

结果展示

改变滤波区域的大小可以改变滤波的程度，可以修改如图所示的代码中的相关部分：

低通滤波

高通滤波

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