Show
Các
Các
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ thảo luận về cách triển khai hình ảnh của Photoshop High Pass (HPF) trong Python OpenCV. Bộ lọc vượt qua caoKhi chúng ta nói về xử lý tín hiệu số hoặc bộ lọc xử lý hình ảnh kỹ thuật số là khái niệm cơ bản nhất. Bộ lọc hoặc bộ lọc kỹ thuật số được sử dụng để sàng lọc đáp ứng tần số không mong muốn từ các tín hiệu. Một bộ lọc có thể được sử dụng để thực hiện hai tác vụ chính trong xử lý tín hiệu số và đó là phân tách tín hiệu và phục hồi tín hiệu. Tách tín hiệu về cơ bản là sự phân tách nhiễu và suy giảm nhiễu từ các tín hiệu đầu vào. Quá trình này chủ yếu được sử dụng trong EKG, một màn hình điện tâm đồ để lọc hơi thở và nhịp tim của người mẹ. Phục hồi tín hiệu là một quá trình khi tín hiệu đầu vào bị biến dạng bởi bất kỳ phương tiện nào. Điều này chủ yếu được sử dụng trong việc khử một hình ảnh. Chúng ta sẽ xem xét những gì bộ lọc vượt qua chủ yếu được sử dụng cho. & NBSP; Lợi thế chính của Bộ lọc Pass Pass (HPF) được sử dụng để làm sắc nét hình ảnh bằng cách làm giảm tần số thấp. Khi phản ứng hoặc tín hiệu xung được truyền qua bộ lọc thông cao, HPF chủ yếu cho phép tần số cao đi qua. Vì các bộ lọc vượt qua cao được sử dụng để mài hình ảnh, tần số thu được ít hơn so với tần số cắt (ωc). Trong OpenCV và trong xử lý hình ảnh kỹ thuật số, chúng tôi cũng sử dụng chức năng HPF để tìm các cạnh trong hình ảnh. & NBSP;High Pass Filter(HPF) main advantage is used to sharpen the image by attenuating the low frequency. When the impulse response or signal is passed through a high pass filter, an HPF mainly allows high frequencies to pass through. As High pass filters are used for sharpening the images, the frequency obtained is less compared to the cut-off frequency(ωc). In OpenCV and in digital image processing we also use HPF functionality to find the edges in an image. Phương pháp 1: Bộ lọc Pass cao (HPF) trong Python OpenCVỞ đây chúng tôi sẽ thực hiện HPF bằng OpenCV trong Python Hình ảnh đã qua sử dụng:  Bây giờ chúng ta có một hình ảnh, sử dụng mô -đun Python OpenCV, chúng ta sẽ đọc hình ảnh.
Với kích thước của hình ảnh, chúng ta cũng có thể thay đổi kích thước hình dạng bước này là hoàn toàn tùy chọn. Trong khi thay đổi kích thước hình ảnh, bạn có thể vượt qua nội suy để hình ảnh duy trì chất lượng của nó. Bạn có thể tự do chọn CV2.inter_bits, CV2.inter_cubic hoặc CV2.inter_linear để thay đổi kích thước phép nội suy. & NBSP;
Bước tiếp theo là làm mờ hình ảnh. Lý do để làm mờ hình ảnh là để thêm hiệu ứng làm mịn cho một hình ảnh. Bằng cách làm mờ hình ảnh, chúng ta có thể lọc nhiễu không mong muốn từ hình ảnh. Trong thư viện OpenCV, chúng tôi sử dụng rộng rãi bộ lọc Gaussian. Nó sử dụng kỹ thuật tích chập kernel. LƯU Ý: 127 được thêm vào sau khi trừ hình ảnh với hình ảnh mờ để thêm giao diện màu xám. Chúng ta sẽ sử dụng Gaussian Blur để làm mờ hình ảnh. & NBSP; 127 is added after subtracting the image with a blurred image to add the greyish look. We shall use Gaussian Blur to blur the image.
Thực hiệnPython3
Các
Output: Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và LaplacianPython Opencv hỗ trợ triển khai Sobel và Laplacian.
Lưu ý: CV2.cV_64F biểu thị độ sâu của hình ảnhcv2.CV_64F denotes the depth of the image
Python3
Các Phương pháp 2: Sử dụng Sobel và Laplacian Python Opencv hỗ trợ triển khai Sobel và Laplacian. Cú pháp cho Laplacian: & nbsp; laplacian = cv2.laplacian (màu xám, cv2.cv_64f) Cú pháp cho Sobelx: [dx = 1 và dy = 0]: & nbsp; sobelx = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, 1,0, ksize = 7) Cú pháp cho Sobely: [dx = 0 và dy = 1]: & nbsp; sobely = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, dx = 0, dy = 1, ksize = 7) Lưu ý: CV2.cV_64F biểu thị độ sâu của hình ảnh
Output: import matplotlib.pyplot as plt
Python3
Python Opencv hỗ trợ triển khai Sobel và Laplacian. Cú pháp cho Laplacian: & nbsp; laplacian = cv2.laplacian (màu xám, cv2.cv_64f)
Cú pháp cho Sobelx: [dx = 1 và dy = 0]: & nbsp; sobelx = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, 1,0, ksize = 7)
Cú pháp cho Sobely: [dx = 0 và dy = 1]: & nbsp; sobely = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, dx = 0, dy = 1, ksize = 7) Lưu ý: CV2.cV_64F biểu thị độ sâu của hình ảnh
Cú pháp cho Sobely: [dx = 0 và dy = 1]: & nbsp; sobely = cv2.sobel (màu xám, cv2.cv_64f, dx = 0, dy = 1, ksize = 7) Lưu ý: CV2.cV_64F biểu thị độ sâu của hình ảnh
Các
Output: Python bộ lọc vượt qua cao là gì?Bộ lọc thông cao là bộ lọc điện tử vượt qua tín hiệu với tần số cao hơn tần số cắt nhất định và làm giảm tín hiệu có tần số thấp hơn tần số cắt. Sự suy giảm cho từng tần số phụ thuộc vào thiết kế bộ lọc.an electronic filter that passes signals with a frequency higher than a certain cutoff frequency and attenuates signals with frequencies lower than the cutoff frequency. The attenuation for each frequency depends on the filter design.
Một ví dụ về bộ lọc vượt qua cao là gì?Sử dụng hệ thống âm thanh nổi như một ví dụ thực tế, một tụ điện được kết nối nối tiếp với loa tweeter (treble) sẽ đóng vai trò là bộ lọc thông cao, áp đặt trở kháng cao đối với tín hiệu bass tần số thấp, do đó ngăn chặn sức mạnh đó bị lãng phí trênLoa không hiệu quả để tái tạo âm thanh như vậy.a capacitor connected in series with the tweeter (treble) speaker will serve as a high-pass filter, imposing a high impedance to low-frequency bass signals, thereby preventing that power from being wasted on a speaker inefficient for reproducing such sounds.
Công thức của bộ lọc vượt qua cao là gì?Có thể tìm thấy tần số cắt, tần số góc hoặc điểm -3dB của bộ lọc vượt qua cao bằng cách sử dụng công thức tiêu chuẩn là: ƒc = 1/(2πrc).ƒc = 1/(2πRC).
Tôi nên đặt bộ lọc vượt qua cao của mình ở đâu?Là điểm khởi đầu chung, bạn nên đặt bộ lọc thông cao trên mỗi kênh và điều chỉnh nó theo tần số thấp nhất mà nguồn âm thanh có thể tạo ra.Ví dụ, giọng nam sẽ không chứa tần số thấp hơn khoảng 80 Hz.on each channel and adjust it according to the lowest frequency the sound source can produce. For example, a male vocal will not contain frequencies lower than about 80 Hz. |
