低通滤波python

低通滤波是一种图像处理技术，用于保留图像中较低频率的信息并抑制高频率的细节。在Python中，可以使用OpenCV库来实现低通滤波。引用中的文章提到了低通滤波的构造原理和方法。

首先，通过傅里叶变换将图像从空间域转换到频域。然后，根据需要选择一个合适的滤波器来滤除高频部分，只保留低频部分。常见的低通滤波器有理想滤波器、巴特沃斯滤波器和指数滤波器。

理想滤波器是最简单的一种低通滤波器。它的滤波模板是一个以原点为圆心、半径为D0的圆，圆内通过所有的频率，圆外截断所有的频率。但理想滤波器会引入一些不可避免的伪影，因为其过渡边界不连续。巴特沃斯滤波器是一种改进的低通滤波器，可以调整滤波器的阶数来控制过渡区域的宽度。当阶数较高时，巴特沃斯滤波器接近于理想低通滤波器，而阶数较低时则接近于高斯低通滤波器。

在Python中，可以使用OpenCV的函数cv2.filter2D()来应用低通滤波器。首先，需要将图像进行傅里叶变换，然后创建一个滤波器模板。最后，使用filter2D函数将滤波器应用到傅里叶变换后的图像上，然后再进行逆变换。

下面是一个简单的示例代码，演示如何使用低通滤波器对图像进行处理：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(image)
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 创建低通滤波器
rows, cols = image.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30 = 1

# 应用滤波器
fshift = fshift * mask

#### 引用[.reference_title]
-  *1* [《OpenCv视觉之眼》Python图像处理七 :Opencv图像处理之高通滤波和低通滤波原理及构造](https://blog.csdn.net/qq_42451251/article/details/107855336)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* *3* [3.2 Python图像的频域图像增强-高通和低通滤波器](https://blog.csdn.net/qq_38463737/article/details/118682500)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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