Hướng dẫn filter opencv python - bộ lọc opencv python

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách triển khai hình ảnh của Photoshop High Pass (HPF) trong Python OpenCV.

Nội dung chính ShowShow

  • Bộ lọc vượt qua cao
  • Phương pháp 1: Bộ lọc Pass cao (HPF) trong Python OpenCV
  • Thực hiện
  • Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian
  • import cv2.imread(6
  • Làm thế nào để bạn sử dụng bộ lọc vượt qua cao trong Python?
  • Bộ lọc vượt qua cao Gaussian là gì?
  • Làm cách nào để làm mịn một hình ảnh trong OpenCV Python?
  • Bộ lọc vượt qua cao trong xử lý hình ảnh là gì?

Bộ lọc vượt qua cao

Phương pháp 1: Bộ lọc Pass cao (HPF) trong Python OpenCV

Thực hiệnHigh Pass Filter(HPF) main advantage is used to sharpen the image by attenuating the low frequency. When the impulse response or signal is passed through a high pass filter, an HPF mainly allows high frequencies to pass through. As High pass filters are used for sharpening the images, the frequency obtained is less compared to the cut-off frequency(ωc). In OpenCV and in digital image processing we also use HPF functionality to find the edges in an image. 

Phương pháp 1: Bộ lọc Pass cao (HPF) trong Python OpenCV

Thực hiện

Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian

Hướng dẫn filter opencv python - bộ lọc opencv python

import cv2.imread(6

Làm thế nào để bạn sử dụng bộ lọc vượt qua cao trong Python?

Bộ lọc vượt qua cao Gaussian là gì?

Làm cách nào để làm mịn một hình ảnh trong OpenCV Python?

Bộ lọc vượt qua cao trong xử lý hình ảnh là gì?

Khi chúng ta nói về xử lý tín hiệu số hoặc bộ lọc xử lý hình ảnh kỹ thuật số là khái niệm cơ bản nhất. Bộ lọc hoặc bộ lọc kỹ thuật số được sử dụng để sàng lọc đáp ứng tần số không mong muốn từ các tín hiệu. Một bộ lọc có thể được sử dụng để thực hiện hai tác vụ chính trong xử lý tín hiệu số và đó là phân tách tín hiệu và phục hồi tín hiệu. Tách tín hiệu về cơ bản là sự phân tách nhiễu và suy giảm nhiễu từ các tín hiệu đầu vào. Quá trình này chủ yếu được sử dụng trong EKG, một màn hình điện tâm đồ để lọc hơi thở và nhịp tim của người mẹ. Phục hồi tín hiệu là một quá trình khi tín hiệu đầu vào bị biến dạng bởi bất kỳ phương tiện nào. Điều này chủ yếu được sử dụng trong việc khử một hình ảnh. Chúng ta sẽ xem xét những gì bộ lọc vượt qua chủ yếu được sử dụng cho. & NBSP; 127 is added after subtracting the image with a blurred image to add the greyish look. We shall use Gaussian Blur to blur the image. 

Lợi thế chính của Bộ lọc Pass Pass (HPF) được sử dụng để làm sắc nét hình ảnh bằng cách làm giảm tần số thấp. Khi phản ứng hoặc tín hiệu xung được truyền qua bộ lọc thông cao, HPF chủ yếu cho phép tần số cao đi qua. Vì các bộ lọc vượt qua cao được sử dụng để mài hình ảnh, tần số thu được ít hơn so với tần số cắt (ωc). Trong OpenCV và trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số, chúng tôi cũng sử dụng chức năng HPF để tìm các cạnh trong hình ảnh. & NBSP;High Pass Filter(HPF) main advantage is used to sharpen the image by attenuating the low frequency. When the impulse response or signal is passed through a high pass filter, an HPF mainly allows high frequencies to pass through. As High pass filters are used for sharpening the images, the frequency obtained is less compared to the cut-off frequency(ωc). In OpenCV and in digital image processing we also use HPF functionality to find the edges in an image. 

Thực hiện

Python3

Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian

import cv2.imread(6

Làm thế nào để bạn sử dụng bộ lọc vượt qua cao trong Python?

cv24cv25=cv27

Bộ lọc vượt qua cao Gaussian là gì?

=1=2=3

Làm cách nào để làm mịn một hình ảnh trong OpenCV Python?

=7=8)

cv2.imread(0

Output: 

Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian

import cv2.imread(6

Làm thế nào để bạn sử dụng bộ lọc vượt qua cao trong Python?laplacian=cv2.Laplacian(gray,cv2.CV_64F)

Bộ lọc vượt qua cao Gaussian là gì?sobelx=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F,1,0,ksize=7)

Làm cách nào để làm mịn một hình ảnh trong OpenCV Python?sobely=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=7)

Bộ lọc vượt qua cao trong xử lý hình ảnh là gì?cv2.CV_64F denotes the depth of the image

Python3

Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian

img = cv2.imread("naruto.jpg")

Các

cv28= img img 1 img 2img 3cv21____23img 6img 7____________img 9=0

Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian

Python Opencv hỗ trợ triển khai Sobel và Laplacian.

Cú pháp cho Laplacian: & nbsp; laplacian = cv2.laplacian (màu xám, cv2.cv_64f)

Cú pháp cho Sobelx: [dx = 1 và dy = 0]: & nbsp; sobelx = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, 1,0, ksize = 7)

Cú pháp cho Sobely: [dx = 0 và dy = 1]: & nbsp; sobely = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, dx = 0, dy = 1, ksize = 7)

Lưu ý: CV2.cV_64F biểu thị độ sâu của hình ảnh

"naruto.jpg"00"naruto.jpg"01cv21"naruto.jpg"01cv21img 0)

"naruto.jpg"07="naruto.jpg"09)

cv201cv202)

"naruto.jpg"00"naruto.jpg"01cv21"naruto.jpg"01cv21"naruto.jpg"01)

cv211="naruto.jpg"09)

cv201cv216)

"naruto.jpg"00"naruto.jpg"01cv21"naruto.jpg"01cv21img 7)

cv225="naruto.jpg"09)

cv201cv230)

"naruto.jpg"00"naruto.jpg"01cv21"naruto.jpg"01cv21cv237)

import cv2.imread(4

cv201cv244)

cv246

=7=8)

cv2.imread(0

Output:

import cv2.imread(6

img = cv2.imread("naruto.jpg"0)

Python3

import cv2

import cv2.imread(4

=7=8)

import cv2.imread(6

img = cv2.imread("naruto.jpg"0)

cv266cv267cv268cv269

import cv2

cv266cv267cv280)

img = cv2.imread(cv258)

)1= )3

cv263= cv265

cv289cv266img 05

cv270= cv272cv267cv274cv267cv276cv277

img = cv2.imread(cv258)

)1= )3

cv270= cv272cv267cv274cv267cv276cv277

Các

Các

cv282 cv283cv284 cv285cv267=8cv288

cv266cv267=08)

cv266cv267=12)

Các

cv266cv267____=08)

cv289cv266=25

=1=27=28

=7=8)

cv2.imread(0

Output:


cv289cv282 cv291cv284 cv285cv267=8cv288

cv297cv266cv299=img 01) .

img 06 = img 08=img 10

img 59img 0img 31img 51img 9"naruto.jpg"01img 63img 9img 0img 47img 9=8img 31img 51img 9"naruto.jpg"01img 63img 9"naruto.jpg"01img 47

Làm thế nào để bạn sử dụng bộ lọc vượt qua cao trong Python?

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách thiết kế bộ lọc Butterworth kỹ thuật số bằng cách sử dụng Python ...

Tỷ lệ lấy mẫu 3,5 kHz ..

Vượt qua tần số cạnh băng tần 1050 Hz ..

Dừng tần số cạnh băng tần là 600Hz ..attenuates frequency components that are near to the image center (W/2, H/2); Figure 3, 4, 5 shows the result of Gaussian filter. Ringing (wave) effect is avoided in the Gaussian filter.

Vượt qua gợn sóng 1 dB ..

Suy giảm băng tần tối thiểu là 50 dB ...

Bộ lọc vượt qua cao Gaussian là gì?

Bộ lọc vượt qua cao Gaussian làm suy giảm các thành phần tần số gần trung tâm hình ảnh (w/2, h/2);Hình 3, 4, 5 cho thấy kết quả của bộ lọc Gaussian.Hiệu ứng rung chuông (sóng) được tránh trong bộ lọc Gaussian.attenuates frequency components that are near to the image center (W/2, H/2); Figure 3, 4, 5 shows the result of Gaussian filter. Ringing (wave) effect is avoided in the Gaussian filter.

Làm cách nào để làm mịn một hình ảnh trong OpenCV Python?

Làm mờ hình ảnh (làm mịn hình ảnh)..

Trung bình.Điều này được thực hiện bằng cách kết hợp hình ảnh với bộ lọc hộp chuẩn hóa.....

Lọc Gaussian.Trong phương pháp này, thay vì bộ lọc hộp bao gồm các hệ số bộ lọc bằng nhau, hạt nhân Gaussian được sử dụng.....the basis for most sharpening methods. An image is sharpened when contrast is enhanced between adjoining areas with little variation in brightness or darkness. A high pass filter tends to retain the high frequency information within an image while reducing the low frequency information.