Python 使用Opencv實現高通濾波器

原創

HuangZhang_123

2018-09-05 03:38

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高通濾波器
高通濾波器（HPF）是檢測圖像的某個區域，然後根據像素與周圍像素的亮度差值來提升像素的亮度。
用於：邊緣提取與增強。
注意：通過高通濾波器進行濾波後，再和原圖像疊加，可以增強圖像中灰度級變化較快的部分，即銳化。

低通濾波器
低通濾波器是像素與周圍像素的亮度差值小於一個特定值時，平滑該像素的亮度。
用於：去噪和模糊化。
注意：低通濾波器容許低頻信號通過，但減弱頻率高於截止頻率的信號的通過。

import cv2
import numpy as np
from skimage import io
from scipy import ndimage
# 高通濾波器是根據像素比它周圍的像素更突出，就會提升它的亮度
# 常用邊緣提取與增強，檢測圖像中物體的邊緣位置
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],
                       [-1,  1,  2,  1, -1],
                       [-1, -1, -1, -1, -1]])

img = io.imread("planet_glow.jpg",as_grey=True)

k3 = ndimage.convolve(img, kernel_3x3)
k5 = ndimage.convolve(img, kernel_5x5)

# cv2.GaussianBlur 高斯濾波，(17,17)爲核大小，包含寬度和高度的二元組。
blurred = cv2.GaussianBlur(img, (17,17), 0)
g_hpf = img - blurred
cv2.imshow("img", img)
cv2.imshow("3x3", k3)
cv2.imshow("5x5", k5)
cv2.imshow('blurred',blurred)
cv2.imshow("g_hpf", g_hpf)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()