【Python】【OpenCV】傅里葉變換

之前的隨筆中使用了C++來編寫演算法底層邏輯，這次我們直接使用OpenCV和Numpy和Scipy所提供的方法直接調用實現

 1 import cv2
 2 import numpy
 3 from scipy import ndimage
 4 
 5 kernel_3 = numpy.array([
 6     [-1, -1, -1],
 7     [-1, 8, -1],
 8     [-1, -1, -1]
 9 ])
10 
11 kernel_5 = numpy.array([
12     [-1, -1, -1, -1, -1],
13     [-1, 1, 2, 1, -1],
14     [-1, 2, 4, 2, -1],
15     [-1, 1, 2, 1, -1],
16     [-1, -1, -1, -1, -1]
17 ])
18 
19 img = cv2.imread('Pic.webp', 0)
20 k3 = ndimage.convolve(img, kernel_3)
21 k5 = ndimage.convolve(img, kernel_5)
22 blurred = cv2.GaussianBlur(img, (17, 17), 0)
23 hpf = img - blurred
24 
25 cv2.imshow('IMG', img)
26 cv2.imshow('K3', k3)
27 cv2.imshow('hpf', hpf)
28 
29 cv2.waitKey()
30 cv2.destroyAllWindows()

隨機在網上搜索灰度圖然後Down下來保存名字為Pic即可。

19 Line中的 cv2.imread()中的第二個參數很重要，有三種模式，RGB，Gray scale，NoChange，具體請自行搜索。我們需要選擇Gray scale即數字0就可以表示了。

 至於convolve方法其實可以自己實現，具體參照之前的【圖像處理】隨筆。

23 Line中的減法作用，bulrred變數被經過高斯低通濾波處理的img賦值，而numpy數組是可以直接進行加減法運算的，此時得到的 hpf 變數就是原圖銳化的結果。