【千律】OpenCV基础：频域滤波--巴特沃斯滤波

环境：Python3.8 和 OpenCV

内容：频域滤波--巴特沃斯滤波

低通滤波：

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 封装图片显示函数
def image_show(image):if image.ndim == 2:plt.imshow(image, cmap='gray')else:image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(image)plt.show()# 巴特沃斯滤波
def Low_filter(N, M, D0, n):x, y = np.meshgrid(np.arange(M) - M//2, np.arange(N) - N//2)D = np.sqrt(x**2 + y**2)H = 1 / (1 + (D / D0) ** (2*n))return Hif __name__ == '__main__':# 读取图像img_desk = cv.imread('desk.png', 0)# 参数设置D0 = 20      # 滤波器参数1n = 4        # 滤波器参数2M, N = img_desk.shape# 二维离散傅里叶变换desk_fft = np.fft.fft2(img_desk)desk_ffts = np.fft.fftshift(desk_fft)# 低通滤波变换desk_low = Low_filter(M, N, D0, n)desk_HF = desk_low * desk_ffts# 傅里叶反变换img_desk_rec = np.fft.ifft2(desk_HF)# 显示结果image_show(np.abs(img_desk_rec))

高通滤波：

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 封装图片显示函数
def image_show(image):if image.ndim == 2:plt.imshow(image, cmap='gray')else:image = cv.cvtColor(image, cv.COLOR_BGR2RGB)plt.imshow(image)plt.show()# 巴特沃斯滤波
def High_filter(N, M, D0, n):x, y = np.meshgrid(np.arange(M) - M//2, np.arange(N) - N//2)D = np.sqrt(x**2 + y**2)H = 1 / (1 + (D0 / (D + 1e-5)) ** (2*n))return Hif __name__ == '__main__':# 读取图像img_desk = cv.imread('desk.png', 0)# 参数设置D0 = 20      # 滤波器参数1n = 4        # 滤波器参数2M, N = img_desk.shape# 二维离散傅里叶变换desk_fft = np.fft.fft2(img_desk)desk_ffts = np.fft.fftshift(desk_fft)# 高通滤波变换desk_low = High_filter(M, N, D0, n)desk_HF = desk_low * desk_ffts# 傅里叶反变换img_desk_rec = np.fft.ifft2(desk_HF)# 显示结果image_show(np.abs(img_desk_rec))

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