文章主要是详细介绍了pythonopencv图像高通滤波和低通滤波器,此文经过案例编码为大家介绍得非常详尽，对大家学习培训和工作具有很强的参照参考意义，必须的小伙伴可以借鉴一下
序言
上一章大家反映了如何把图象机娘傅立叶变换，将图象由时域转换成时域，并把低频率挪动至图象核心。那样将低频率总厅后，就可以把图象的低频率和高频率分离，进而开展低通滤波器跟高通滤波的处理方法。
详细编码
低通滤波
import cv2
import numpy as np
import 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
h2,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0
mask[h2-50:h2+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 cv2
import numpy as np
import 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
h2,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1
dft_shift[h2-5:h2+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
综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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