08 计算机视觉-opencv直方图与傅里叶变换

# opencv图像读取的格式是BGR
# matplotlib读取图像的格式是RGB
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

def cv_show(name,img):
    cv2.imshow(name,img)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

1 直方图

cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges)

• images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img]
• channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图 像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像 的传入的参数可以是 [0][1][2] 它们分别对应着 BGR。
• mask: 掩模图像。统整幅图像的直方图就把它为 None。但是如 果你想统图像某一分的直方图的你就制作一个掩模图像并 使用它。
• histSize:BIN 的数目。也应用中括号括来
• ranges: 像素值范围常为 [0,256]

img = cv2.imread("cat.jpg",0) #0表示灰度图
hist = cv2.calcHist([img],[0],None,[256],[0,256])
hist.shape

(256, 1)

plt.hist(img.ravel(),256)
plt.show()

img = cv2.imread("cat.jpg") 
color = ("b","g","r")
for i,col in enumerate(color): 
    histr = cv2.calcHist([img],[i],None,[256],[0,256]) 
    plt.plot(histr,color = col) 
    plt.xlim([0,256]) 

mask操作

# 创建mask
mask = np.zeros(img.shape[:2], np.uint8)
print (mask.shape)
mask[100:300, 100:400] = 255
cv_show("mask",mask)
plt.imshow(mask)

(414, 500)





<matplotlib.image.AxesImage at 0x1eb6c520be0>

img = cv2.imread("cat.jpg", 0)
cv_show("image",img)
plt.imshow(img)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1eb6dfe65f8>

masked_img = cv2.bitwise_and(img, img, mask=mask)#与操作

cv_show("masked_img",masked_img)
plt.imshow(masked_img)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1eb6a0f65f8>

hist_full = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256])
hist_mask = cv2.calcHist([img], [0], mask, [256], [0, 256])

plt.subplot(221), plt.imshow(img, 'gray')
plt.subplot(222), plt.imshow(mask, 'gray')
plt.subplot(223), plt.imshow(masked_img, 'gray')
plt.subplot(224), plt.plot(hist_full), plt.plot(hist_mask)
plt.xlim([0, 256])
plt.show()

2 直方图均衡化

img = cv2.imread("clahe.jpg",0) #0表示灰度图 #clahe
plt.hist(img.ravel(),256); 
plt.show()

equ = cv2.equalizeHist(img) 
plt.hist(equ.ravel(),256)
plt.show()

res = np.hstack((img,equ))
cv_show("res",res)
plt.imshow(res)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1eb75a73780>

3 自适应直方图均衡化

clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8,8)) 
res_clahe = clahe.apply(img)
res = np.hstack((img,equ,res_clahe))
cv_show("res",res)
plt.imshow(res)

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1eb6e1e7cf8>

4 傅里叶变换

我们生活在时间的世界中，早上7:00起来吃早饭，8:00去挤地铁，9:00开始上班。。。以时间为参照就是时域分析。

但是在频域中一切都是静止的！

https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358

傅里叶变换的作用

• 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界

• 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海

滤波

• 低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊

• 高通滤波器：只保留高频，会使得图像细节增强

• opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32 格式。

• 得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常要转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。

• cv2.dft()返回的结果是双通道的（实部，虚部），通常还需要转换成图像格式才能展示（0,255）。

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.jpg',0)

img_float32 = np.float32(img)

dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
# 得到灰度图能表示的形式
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as plt

img = cv2.imread('lena.jpg',0)

img_float32 = np.float32(img)

dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

rows, cols = img.shape
crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2)     # 中心位置

# 低通滤波
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

# IDFT
fshift = dft_shift*mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()                

img = cv2.imread('lena.jpg',0)

img_float32 = np.float32(img)

dft = cv2.dft(img_float32, flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

rows, cols = img.shape
crow, ccol = int(rows/2) , int(cols/2)     # 中心位置

# 高通滤波
mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0

# IDFT
fshift = dft_shift*mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
plt.title('Result'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

plt.show()