同态滤波处理视频 python

时间: 2023-08-02 18:09:58 浏览: 48
你可以使用OpenCV库来实现视频的同态滤波处理。下面是一个简单的Python代码示例: ```python import cv2 import numpy as np def homomorphic_filter(img, cutoff_freq, gamma_l, gamma_h): img_float = np.float32(img) / 255.0 # 对图像进行对数变换 img_log = np.log1p(img_float) # 傅里叶变换 img_fft = np.fft.fft2(img_log) # 创建同态滤波器 rows, cols = img.shape center_x, center_y = int(rows / 2), int(cols / 2) h = np.zeros((rows, cols)) for i in range(rows): for j in range(cols): h[i, j] = (gamma_h - gamma_l) * (1 - np.exp(-cutoff_freq * ((i - center_x) ** 2 + (j - center_y) ** 2))) + gamma_l # 滤波 img_filtered = np.real(np.fft.ifft2(h * img_fft)) # 反对数变换 img_exp = np.expm1(img_filtered) img_output = np.uint8(255 * img_exp) return img_output # 读取视频 cap = cv2.VideoCapture('input.mp4') # 获取视频信息 width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) # 创建视频编写器 fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v') out = cv2.VideoWriter('output.mp4', fourcc, fps, (width, height)) # 处理每一帧 while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 转换为灰度图像 gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 同态滤波处理 filtered = homomorphic_filter(gray, cutoff_freq=0.1, gamma_l=0.5, gamma_h=2.0) # 写入输出视频 out.write(cv2.cvtColor(filtered, cv2.COLOR_GRAY2BGR)) # 释放资源 cap.release() out.release() cv2.destroyAllWindows() ``` 你可以将需要处理的视频命名为`input.mp4`,代码将会输出处理后的视频文件`output.mp4`。请注意,同态滤波的参数`cutoff_freq`、`gamma_l`和`gamma_h`可能需要根据具体情况进行调整以获得最佳效果。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python数字图像处理之高级滤波代码详解

主要介绍了python数字图像处理之高级滤波代码详解,介绍了许多对图像处理的滤波方法,具有一定参考价值,需要的朋友可以了解下。
recommend-type

Python基于scipy实现信号滤波功能

本文将以实战的形式基于scipy模块使用Python实现简单滤波处理。这篇文章主要介绍了Python基于scipy实现信号滤波功能,需要的朋友可以参考下
recommend-type

python手写均值滤波

主要为大家详细介绍了python手写均值滤波的相关代码,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

opencv+python实现均值滤波

主要为大家详细介绍了opencv+python实现均值滤波,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下
recommend-type

Python实现中值滤波去噪方式

今天小编就为大家分享一篇Python实现中值滤波去噪方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

用matlab绘制高斯色噪声情况下的频率估计CRLB,其中w(n)是零均值高斯色噪声,w(n)=0.8*w(n-1)+e(n),e(n)服从零均值方差为se的高斯分布

以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。