python低通滤波
时间: 2023-10-15 14:28:03 浏览: 55
Python的低通滤波是一种图像处理技术,可以通过滤除图像中的高频成分来平滑图像并减少噪声。低通滤波器可以选择性地通过低频成分,而滤除高频成分。在频率域中,低通滤波器可以通过选择性滤波器(如带阻、带通和陷波)来实现。常见的低通滤波器包括理想低通滤波器、高斯低通滤波器和Butterworth低通滤波器。理想低通滤波器的滤波效果非常尖锐,而高斯低通滤波器的滤波效果则较为平滑。而Butterworth低通滤波器则介于两者之间,具体的滤波效果取决于其阶数。当Butterworth低通滤波器的阶数较高时,接近于理想低通滤波器,阶数较低时,则接近于高斯低通滤波器。
对于Python中的低通滤波,可以使用代码实现。以下是一个示例代码,实现了高斯低通滤波器:
```python
import cv2
import numpy as np
def low_pass_filter(img, radius=80):
rows, cols = img.shape
center = int(rows/2), int(cols/2)
mask =
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [python实现陷波滤波器、低通滤波器、高斯滤波器、巴特沃斯滤波器](https://blog.csdn.net/qq_48068259/article/details/127096263)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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