System(image_processing, "图像处理系统") { Container(low_pass_filter, "低通滤波器", "Python代码", "实现图像去噪") Container(image_storage, "图像存储", "数据库", "存储用户图像") } Rel(user, image_processing, "上传图像") Rel(image_processing,
StartLoadImageDisplayImageLowPassFilterDisplayFilteredImageEnd 步骤表格 详细步骤 步骤一:加载图像数据 # 导入必要的库importcv2# 读取图像数据image=cv2.imread('image.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) 1. 2. 3. 4. 5. 在这一步,我们使用 OpenCV 库中的 imread 函数加载一张灰度图像,这里假设图像名为 image.jpg。
我们可以创建一个函数,该函数接收一张图片和一个卷积核大小作为参数,并返回经过低通滤波器处理后的图片。 ```python def lowpassfilter(image, kernelsize): # 创建一个卷积核 kernel = np.ones((kernelsize,kernelsize),np.float32)/(kernelsize*kernel_size) # 使用CV2.filter2D进行卷积操作 filtered_image ...
shape)), cmap='gray')ax[0, 1].set_title('High Pass Filter of Diameter 50 px')ax[0, 1].set_xticks([])ax[0, 1].set_yticks([])# plot the third image in the bottom-left subplotim3 = ax[1, 0].imshow(np.abs(gaussianLP(50 ,img.shape)), cmap='gray')ax[1, 0].set_title...
plt.imshow(lowPassFilter(img,60),cmap="gray") 高通滤波器 高通滤波器同低通滤波器非常类似,只不过二者通过的波正好是相反的 H(u,v)={0,ifD(u,v)≤D01,ifD(u,v)≥D0H(u,v)={0,ifD(u,v)≤D01,ifD(u,v)≥D0 defhighPassFilter(image,d): ...
(ishift)4041res = cv2.magnitude(iimg[:,:,0], iimg[:,:,1])4243#显示原始图像和低通滤波处理图像4445plt.subplot(121), plt.imshow(img,'gray'), plt.title('Original Image')4647plt.axis('off')4849plt.subplot(122), plt.imshow(res,'gray'), plt.title('Low Pass Filter Image')5051plt....
rows, cols = image.shape center_row, center_col = rows // 2, cols // 2 # 构造滤波器 low_pass_filter = np.zeros((rows, cols)) low_pass_filter[center_row - bandwidth // 2 : center_row + bandwidth // 2, center_col - bandwidth // 2 : center_col + bandwidth // 2] = 1 ...
8.低通滤波(lowpass_filter)规则为低频信号能正常通过,而超过设定临界值的高频信号则被阻隔、减弱。但是阻隔、减弱的幅度则会依据不同的频率以及不同的滤波程序(目的)而改变。它有的时候也被叫做高频去除过滤(high-cut filter)或者最高去除过滤(treble-cut filter)。
# create low pass butteworth filter order = 2 fc = 30 # cut off frequency wc = 2*fc/fs # normalise [b,a] = signal.butter(order, wc, btype = 'lowpass') [w,h] = signal.freqz(b, a, worN = 1024) w = fs*w/(2*np.pi) # freq response plt.plot(w, 20*np.log10(h)) ...
# design the lowpass filter nyquist = 0.5 * fs low = f / nyquist b, a = signal.butter(10, low, 'low') # apply the filter to the data y_lowpass = signal.filtfilt(b, a, y) 这是一段带通滤波器的代码,其中使用了Butterworth滤波器设计和 filtfilt函数进行滤波。