python图像处理——频率域增强

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python图像处理——频率域增强

图像的傅里叶变换: import chardet import numpy as np import cv2 as cv import cv2 from PIL import Image import sys from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('D:/1/4.jpg',0) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20*np…

PIE SDK频率域滤波

1.算法功能简介频率域滤波的基本工作流程为:空间域图像的傅里叶变换→频率域图像→设计滤波器→傅里叶逆变换→其他应用. 低通滤波,对频率域的图像通过滤波器削弱或抑制高频部分而保留低频部分的滤波方法,可以起到压抑噪声的作用,同时,强调了低频成分,图像会变得比较平滑. 高通滤波,对频率域图像通过滤波器来削弱或抑制低频成分,来突出图像的边缘和轮廓,进行图像锐化的方法. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对频率域滤波算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤第一步算法参数设置…

python数字图像处理(四) 频率域滤波

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import cv2 %matplotlib inline 首先读入这次需要使用的图像 img = cv2.imread('apple.jpg',0) #直接读为灰度图像 plt.imshow(img,cmap="gray") plt.axis("off") plt.show() 使用numpy带的fft库完成从频率域到空间域的转换. f = np.fft.fft2…

跟我学Python图像处理丨带你掌握傅里叶变换原理及实现

摘要:傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十二.Python图像傅里叶变换原理及实现>,作者:eastmount. 本文主要讲解图像傅里叶变换的相关内容,在数字图像处理中,有两个经典的变换被广泛应用--傅里叶变换和霍夫变换.其中,傅里叶变换主要是将时间域上的信号转变为频率域上的信号,用来进行图像除噪.图像增强等处理. 图像傅里叶变换原理傅里叶变换(Fourier Transform,简称F…

跟我学Python图像处理丨傅里叶变换之高通滤波和低通滤波

摘要:本文讲解基于傅里叶变换的高通滤波和低通滤波. 本文分享自华为云社区<[Python图像处理] 二十三.傅里叶变换之高通滤波和低通滤波>,作者:eastmount . 一.高通滤波傅里叶变换的目的并不是为了观察图像的频率分布(至少不是最终目的),更多情况下是为了对频率进行过滤,通过修改频率以达到图像增强.图像去噪.边缘检测.特征提取.压缩加密等目的. 过滤的方法一般有三种:低通(Low-pass).高通(High-pass).带通(Band-pass).所谓低通就是保留图像中的低频成分,…

Python图像处理库：Pillow 初级教程

Python图像处理库:Pillow 初级教程 2014-09-14 翻译 http://pillow.readthedocs.org/en/latest/handbook/tutorial.html Pillow由PIL而来,所以该导入该库使用import PIL 本文相关的代码:https://github.com/445141126/pillow_example Image类 Pillow中最重要的类就是Image,该类存在于同名的模块中.可以通过以下几种方式实例化:从文件中读取图片,处理…