교육 과정 설계 문제에 대한 쓰기 여기에 GET가 발생 ...... 또한, ...... ...... ...... 꽤 오랜 시간이 너무 바쁜 제목을 작성하지 않은시 든 것 같다
요즘 교과 과정 설계를 얻을에서 소프트웨어 개발은 주요 영상 처리, 휴대 전화 쪽은, 서비스 측이 수신하고 적절한 파이썬 이미지 처리 프로그램을 호출 이미지 전송을 담당 기본적인 프로세스의 다음 양, 처리 한 후 치료입니다 전화로 백업 및 이미지를 표시합니다.
당신은 항상 matplotlib.pyplot의 imshow을 필요로 처리 한 후 이미지를 표시 할 경우 프로그램이 항상이 상황 파이썬 만남을받을 때, 원래의 처리 시간의 이미지를 저장하는 것입니다 항상 자주, 검은 색이됩니다 당신이 구원을 savefig matplotlib.pyplot를 사용하는 경우, 보통의 이미지를 참조하고, 최종 이미지 처리, 보존이 프레임하고 화질의 처리하는 것은 매우 좋지 않다, 나는 원래 의도를 개발 한 소프트웨어가 일치하지 않습니다 나는 검정 문제를 해결할 수있는 이미지 matplotlib.pyplot을 저장할 수 없습니다하지 않는 방법을 찾고 싶었다.
내 요구에 맞는 해결책을 찾기 위해 온라인에 접속이했다, 결과가 savefig의 모든 matplotlib.pyplot으로 주위를 둘러 보았다 ...... 열매 만 자체 해결되지!
I는 푸리에 변환이 여기에, 예를 들어, 이미지 프로세싱이 이하이다.
시작 부분에서, 우리는이 프로그램을 처리하고 이미지를 저장합니다.
1 임포트 CV2 2 3 수입 NP NumPy와 같은 4 5 행 하기 matplotlib의 수입 PLT 같은 pyplot 6 7 (= cv2.imread IMG ' : //report_pic//test.jpg E ' , 0) (8) (9) = F np.fft.fft2 ( IMG) 10 11 fshift = np.fft.fftshift (F) 12 13 S1 = np.log (np.abs (fshift)) 14 15 fimg = np.log (np.abs (F)) 16 17 fimg = NP. ABS (S1) 18 19 cv2.imwrite (' E : //report_pic//ntest.jpg ' , fimg)
다음이 발견되도록 처리 한 후, 이미지를 볼 완료
비교적 무지 힘이 문제를 찾기 위해, 프로세스 행렬의 출력을, 다음과 같은이었다
1 임포트 CV2 2 3 수입 NP NumPy와 같은 4 5 행 하기 matplotlib의 수입 PLT 같은 pyplot 6 7 (= cv2.imread IMG ' : //report_pic//test.jpg E ' , 0) (8) (9) = F np.fft.fft2 ( IMG) 10 11 fshift = np.fft.fftshift (F) 12 13 S1 = np.log (np.abs은 (fshift)) 14 15 인쇄 ( " fshift = " ) 16 17 인쇄 (fshift) 18 19 fimg = np.log (np.abs (F)) 20 21 fimg = np.abs (S1) 22 23 인쇄 ( " 렌 (fimg) = " ) 24 25 인쇄 (렌 (fimg)) 26 27 인쇄 ( " LEN (fimg [0]) = " ) 28 29 인쇄 (렌 (fimg [0])) 30 31 인쇄 ( " fimg = " ) 32 33 인쇄 (fimg) 34 35 cv2.imwrite ( " E : // report_pic / /ntest.jpg' , fimg)
다음 결과 출력,
사실, fimg 문제가 발견되고있다 - 회색 값이 매우 낮은 접촉은 컬러 디스플레이는 검은 색 회색 값이 0 인 경우. 그 자체가 매우 낮은 회색 값 이미지 - 그래서 이미지는 검은 색에 대한 이유를 이해 저장합니다. 그러나, 이미지, 우리의 필요 스펙트럼 그래, 같은 낮은 값도 표시되지 않습니다 참조입니까?
문제의 "모양"을 해결하기 위해, 내가 먼저 정규화 최대 분을 사용, 최대 그레이 스케일 값에 255을 곱하여 표준화 각의 후 회색 값, 우리는 우리가 원하는 것을 얻을 "볼 수 있습니다 의 "스펙트럼을 볼! 아래의 코드,
1 # 코딩 : UTF-8 2 3 수입 CV2 4 5 수입 NP NumPy와 같은 6 7 행 하기 matplotlib의 수입 PLT 같은 pyplot 8 9 IMG cv2.imread = ( ' E : //report_pic//test.jpg ' , 0) 10 (11) F = np.fft.fft2 (IMG) 12 13 fshift = np.fft.fftshift (F) 14 15 S1 = np.log (np.abs (fshift)) 16 17 # 인쇄 ( "fshift =") 18 19 # 인쇄 (fshift) 20 21 fimg = np.log (np.abs (F)) 22 23 fimg = np.abs (S1) 24 25 # 인쇄 ( "렌 (fimg) =") 26 27 # 인쇄 (렌 (fimg)) 28 29 # 인쇄 ( "렌 (fimg [0]) =") 30 31 # 인쇄 (렌 (fimg [0])) 32 33 # 인쇄 ( "fimg =") 34 35 # 인쇄 (fimg) 36 37 cv2.imwrite ( ' E : //report_pic//ntest.jpg ' , fimg) 38 39 맥스 -1 = 40 41 미네소타 = 100000 (42) (43) 에 대한 I 의 범위 (렌 (fimg)) : 44 (45) 의 경우 맥스 < 맥스 (fimg [I]) 46 47 맥스 = 최대 (fimg [I]) (48) (49) 의 경우 최소> 분 (fimg [I]) : 50 51 미네소타 = 분 (fimg [I]) 52 53 # 인쇄 (맥스 미네소타) #fimg里的最大最小灰度值 54 (55) 에 대한 I 의 범위 (렌 (fimg)) : 56 (57) 에 대한 J 의 범위 (LEN (fimg [I])) (58) (59) fimg은 [I]은 [J]를 255 * (fimg [I] [J] -minn) / (= maxx-미네소타) 60 61 cv2.imwrite ( " E : //report_pic//rtest.jpg ' , fimg)
결과는 아래 그림을 처리하고, 우리는 매우 명확하게 발견 볼 수 있습니다!
에 관해서는 "올 블랙"저장하는 다른 이미지 처리의 경우 는인지, 그레이 스케일 단 하나의 채널을, 또는 RGB 세 개의 채널을 가지고 , 당신이 이런 식으로 프로그램 처리를 작성하려고 할 수 있다고 생각, 기회는 성공.
우리는 ~ 하를 돕기 위해 희망