if magnitude[i, j] > magnitude[i - 1, j - 1] and magnitude[i, j] > magnitude[i + 1, j + 1]: # 只检测对角像素点的数值 out_edges[i, j] = magnitude[i, j] elif (angle > 3*np.pi/8 and angle < 5*np.pi/8) : # 离散成90度或270度的梯度方向 if magnitude[i, j] > ...
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1])) plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = 'gray') plt.title('input'),plt.xticks([]),plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum,cmap = 'gray') plt.title('magnitude_spectrum'),p...
一、环境配置 推荐使用Anaconda进行配置。然后在控制台下使用以下脚本配置,建议使用3.4之前的 pip install opencv-python - 版本 1. 配置完成后可在控制台下用脚本进行检查 import cv2 //引用opencv cv2.__version__ //打印版本 1. 2. 配置完成后加载opencv扩展包,版本号需与之前安装的一致 pip install opencv-...
(dft) # 显示傅里叶变换图 magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1])) plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray') # 高通滤波器HPF删除图像中的低频内容-边缘提取 # 首先创建一个掩码,中心正方形为0,其余全为1 mask_HPF = np.ones((nrows,...
原文:OpenCV with Python Blueprints 协议:CC BY-NC-SA 4.0 译者:飞龙 本文来自【ApacheCN 计算机视觉 译文集】,采用译后编辑(MTPE)流程来尽可能提升效率。 当别人说你没有底线的时候,你最好真的没有;当别人说你做过某些事的时候,你也最好真的做过
magnitude的计算公式如下 G = \sqrt{{Gx}^2+{Gy}^2} 或者 G = |Gx| +|Gy| 如果利用核sobel-x对上面3x3的图像进行卷积操作,那么e这一点的梯度可以表示为 Gx = (c-a) + 2(f-d) + (j-g) 也同样相当于下面的操作 先求的d点高斯平滑后的结果a+2d+g 再求的f点高斯平滑后的结果c+2f +...
cv2.magnitude(x, y)x表示浮点型X坐标值，即实部 y表示浮点型Y坐标值，即虚部 最终输出结果为幅值，...
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1])) # 公式 plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray') plt....
Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()看看结果：注意通常，OpenCV函数cv.dft()和cv.idft()比Numpy函数更快。但是Numpy函数更容易使用。有关性能问题的...
= np.fft.fft2(img) #the image 'img' is passed to np.fft.fft2() to compute its 2D Discrete Fourier transform f mag = 20*np.log(np.abs(f))plt.imshow(mag, cmap = 'gray') #cmap='gray' parameter to indicate that the image should be displayed in grayscale.plt.title('Magnitude ...