Hướng dẫn high pass filter python opencv - bộ lọc thông cao python opencv

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

Bộ lọc vượt qua cao

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;

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. 

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

Ở đây chúng tôi sẽ thực hiện HPF bằng OpenCV trong Python

Hình ảnh đã qua sử dụng:

Hướng dẫn high pass filter python opencv - bộ lọc thông cao python opencv

Bây giờ chúng ta có một hình ảnh, sử dụng mô -đun Python OpenCV, chúng ta sẽ đọc hình ảnh.

IMG = CV2.Imread (Out OutImage. (JPEG/PNG/jpg)

Với kích thước của hình ảnh, chúng ta cũng có thể thay đổi kích thước hình dạng bước này là hoàn toàn tùy chọn. Trong khi thay đổi kích thước hình ảnh, bạn có thể vượt qua nội suy để hình ảnh duy trì chất lượng của nó. Bạn có thể tự do chọn CV2.inter_bits, CV2.inter_cubic hoặc CV2.inter_linear để thay đổi kích thước phép nội suy. & NBSP;

img = cv2.resize (img, (chiều rộng, chiều cao), nội suy = cv2.inter_bits)

Bước tiếp theo là làm mờ hình ảnh. Lý do để làm mờ hình ảnh là để thêm hiệu ứng làm mịn cho một hình ảnh. Bằng cách làm mờ hình ảnh, chúng ta có thể lọc nhiễu không mong muốn từ hình ảnh. Trong thư viện OpenCV, chúng tôi sử dụng rộng rãi bộ lọc Gaussian. Nó sử dụng kỹ thuật tích chập kernel.

LƯU Ý: 127 được thêm vào sau khi trừ hình ảnh với hình ảnh mờ để thêm giao diện màu xám. Chúng ta sẽ sử dụng Gaussian Blur để làm mờ hình ảnh. & 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. 

HPF = IMG - CV2.gaussianblur (IMG, (21,21), 3) +127

Thực hiện

Python3

import cv2

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

Các

cv24cv25=cv27

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

=1=2=3

=1=5=6

=7=8)

cv2.imread(0

Output: 

Hướng dẫn high pass filter python opencv - bộ lọc thông cao python opencv

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)laplacian=cv2.Laplacian(gray,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)sobelx=cv2.Sobel(gray,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)sobely=cv2.Sobel(gray,cv2.CV_64F,dx=0,dy=1,ksize=7)

Lưu ý: CV2.cV_64F biểu thị độ sâu của hình ảnhcv2.CV_64F denotes the depth of the image

Python3

import cv2

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

cv2.resize(img, (0cv2.resize(img, (1cv21cv2.resize(img, (1cv21img 0)

cv2.resize(img, (7=cv2.resize(img, (9)

cv201cv202)

cv2.resize(img, (0cv2.resize(img, (1cv21cv2.resize(img, (1cv21cv2.resize(img, (1)

cv211=cv2.resize(img, (9)

cv201cv216)

cv2.resize(img, (0cv2.resize(img, (1cv21cv2.resize(img, (1cv21img 7)

cv225=cv2.resize(img, (9)

cv201cv230)

cv2.resize(img, (0cv2.resize(img, (1cv21cv2.resize(img, (1cv21cv237)

import cv2.imread(4

cv201cv244)

cv246

=7=8)

cv2.imread(0

Output:

Hướng dẫn high pass filter python opencv - bộ lọc thông cao python opencv

import cv2.imread(6

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

Python3

import cv2

import cv2.imread(4

img = cv2.imread(cv258)

)1= )3

cv263= cv265

cv266cv267cv268cv269

cv270= cv272cv267cv274cv267cv276cv277

cv266cv267cv280)

cv282 cv283cv284 cv285cv267=8cv288

cv289cv282 cv291cv284 cv285cv267=8cv288

cv297cv266cv299=img 01)

cv289cv266img 05

img 06 = img 08=img 10

cv282 cv283cv284 cv285cv267=8cv288

cv289cv282 cv291cv284 cv285cv267=8cv288

img 06 = img 08=img 10

Các

Các

img 59img 0img 31img 51img 9cv2.resize(img, (1img 63img 9img 0img 47img 9=8img 31img 51img 9cv2.resize(img, (1img 63img 9cv2.resize(img, (1img 47

cv266cv267=08)

cv266cv267=12)

Các

cv266cv267____=08)

cv289cv266=25

=1=27=28

=7=8)

cv2.imread(0

Output:

Hướng dẫn high pass filter python opencv - bộ lọc thông cao python opencv


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 ..
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.....
Lọc trung bình.Ở đây, hàm CV2.....
Lọc song phương ..

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

Một bộ lọc vượt qua cao là cơ sở cho hầu hết các phương pháp mài.Một hình ảnh được làm sắc nét khi độ tương phản được tăng cường giữa các khu vực liền kề với rất ít sự thay đổi về độ sáng hoặc bóng tối.Bộ lọc vượt qua cao có xu hướng giữ lại thông tin tần số cao trong một hình ảnh trong khi giảm thông tin tần số thấp.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.