巴特沃斯传递函数的OpenCVPython代码

巴特沃思滤波器是一种常用的数字信号处理技术，在OpenCV（Open Source Computer Vision Library）中，可以用于图像平滑、去噪等操作。Python代码实现巴特沃思滤波器通常涉及numpy库来处理数组计算，以及OpenCV的一些基本操作。

以下是简单的Python代码片段，展示了如何创建一个巴特沃思低通滤波器：

import cv2
import numpy as np

def butterworth_filter(image, cutoff_freq, filter_order=5):
    # 定义滤波器系数
    nyquist_rate = 0.5 * image.shape[1] / image.shape[0]  # 采样频率
    normal_cutoff = cutoff_freq / nyquist_rate
    b, a = cv2 Butterworth(filter_order, normal_cutoff, cv2.CV_64F)

    # 应用滤波器
    blurred_image = cv2.filter2D(image, -1, b, a)  # 使用filter2D函数

    return blurred_image

# 使用示例
input_image = ...  # 输入图像
filtered_image = butterworth_filter(input_image, 0.2)  # 设置截止频率

相关问题

opencv中用plt实现巴特沃斯高通滤波器半径分别为20 50 100

在 OpenCV 中，并没有直接提供 plt（通常指 Matplotlib 的绘图库）来实现巴特沃思高通滤波器。OpenCV 主要是用于计算机视觉和图像处理，而 Matplotlib 则主要用于数据可视化。如果你想在 Python 中使用这两种库结合来做滤波器可视化，通常的做法是先使用 OpenCV 进行滤波操作，然后将结果传递给 Matplotlib 来绘制图像。

对于巴特沃思高通滤波器，你可以按照以下步骤操作：

1. **使用 OpenCV 进行滤波**:
- 导入必要的库：`import cv2`, `numpy`
- 定义滤波器半径（radius），比如半径分别为 20、50 和 100：

     radius = [20, 50, 100]

- 使用 `cv2.getGaborKernel()` 函数创建高通滤波器，该函数可以根据指定的参数生成一个高通滤波器：

     for r in radius:
         kernel = cv2.getGaborKernel((r*2+1, r*2+1), sigma=5, theta=0, lambd=1, gamma=1, psi=0)
         # 对于高通滤波，kernel 参数的 size 通常是 filter_size + 1，sigma 影响带宽，其他参数可以按需调整

2. **应用滤波并保存结果**:
- 应用滤波到图像上，例如原图 `img`：

       filtered_images = [cv2.filter2D(img, -1, k) for k in kernel]

- 使用 Matplotlib 绘制滤波后的图像：

       import matplotlib.pyplot as plt
       fig, axs = plt.subplots(len(radius), 1, figsize=(8, len(radius)*4))
       for i, ax in enumerate(axs):
           ax.imshow(filtered_images[i], cmap='gray')
           ax.set_title(f"Radius: {radius[i]}")
       plt.tight_layout()
       plt.show()

请注意，上述示例假设 `img` 是你要滤波的原始图像。实际操作中，你需要替换为你实际的图像变量名。