解释代码:fshift[crow-filter_size:crow+filter_size, ccol-filter_size:ccol+filter_size] = 0
时间: 2024-05-27 18:11:12 浏览: 11
这行代码的作用是将矩阵fshift的一部分,即从第crow-filter_size行到第crow+filter_size行,从第ccol-filter_size列到第ccol+filter_size列的元素全部赋值为0。
其中,crow和ccol是矩阵fshift的中心点坐标,filter_size是滤波器的大小。这行代码的作用是将中心点周围一定范围内的元素清零,以达到滤波的目的。
相关问题
改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码主要是对灰度图像进行图像平移和旋转,然后对平移和旋转后的图像进行傅里叶变换和傅里叶反变换,最后显示出平移和旋转后的图像。以下是代码改进的建议:
1. 路径中的反斜杠需要进行转义,或者使用正斜杠来代替,以避免出现路径错误。
2. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时,可以使用numpy.fft.fft2()和numpy.fft.ifft2(),这样可以简化代码。
3. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时,需要进行数据类型转换,可以使用numpy.uint8()将复数数组转换为无符号8位整数数组。
4. 在使用cv2.imshow()显示图像时,可以使用cv2.waitKey()来等待键盘输入,或者使用cv2.destroyAllWindows()来关闭所有窗口。
改进后的代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('E:/数字图像处理实验/数字图像处理1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
f = np.fft.fft2(gray)
fshift = np.fft.fftshift(f)
rows, cols = gray.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
tx, ty = 50, 50
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows))
angle = 30
M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1)
fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows))
fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100]
fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100]
img_trans = np.fft.ifft2(fshift_center).real
img_trans = np.uint8(img_trans)
img_rot = np.fft.ifft2(fshift_rot_center).real
img_rot = np.uint8(img_rot)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('img_trans', img_trans)
cv2.imshow('img_rot', img_rot)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
mean_filter的傅里叶变换代码
mean_filter是一种平滑滤波器,它可以通过计算输入图像像素周围像素的平均值来减少噪声。它没有傅里叶变换的实现,但可以使用傅里叶变换来优化其性能。下面是一个使用傅里叶变换的mean_filter示例代码:
``` python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.png',0)
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
# 傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 设置高通滤波器
rows, cols = img.shape
crow,ccol = rows//2 , cols//2
mask = np.zeros((rows,cols),np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
fshift = fshift*mask
# 傅里叶逆变换
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.real(img_back)
# 显示结果
plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
该代码首先读取图像,然后对其进行傅里叶变换并将其移位,以便将低频分量移到图像中心。然后,它创建一个高通滤波器mask,并将其应用于傅里叶变换后的图像。最后,它通过逆变换将图像转换回空间域,并显示结果。此过程可以减少图像中的噪声。
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