OpenCV——高通/低通滤波器
高通滤波器（High Pass Filter，HPF）是检测图像的某个区域，然后根据像素与周围像素的亮度差值来提升（boost）该像素的亮度的滤波器。
高通滤波器是根据像素与邻近像素的亮度差值来提升该像素的亮度。低通滤波器（Low Pass Filter，LPF）则是在像素与周围像素的亮度差值小于一个特定值时，平滑该像素的亮度。它主要用于去噪和模糊化，例如，高斯模糊是最常用的模糊滤波器（平滑滤波器）之一，它是一个削弱高频信号强度的低通滤波器。
下面是一个高通滤波器的例子，分别通过一个3X3和一个5X5的核对图像进行卷积，和计算原始图像与图像通过低通滤波器之后的差值得到。
- 源代码
# 高通滤波器
import cv2
import numpy as np
from scipy import ndimage
kernel_3x3 = np.array([[-1, -1, -1],
[-1, 8, -1],
[-1, -1, -1]])
kernel_5x5 = np.array([[-1, -1, -1, -1, -1],
[-1, 1, 2, 2, -1],
[-1, 2, 4, 2, -1],
[-1, 1, 2, 1, -1],
[-1, -1, -1, -1, -1]])
img = cv2.imread("lena.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
k3 = ndimage.convolve(img, kernel_3x3)
k5 = ndimage.convolve(img, kernel_5x5)
blurred = cv2.GaussianBlur(img, (11, 11), 0)
g_hpf = img - blurred
cv2.imshow("3x3", k3)
cv2.imshow("5x5", k5)
cv2.imshow("g_hpf", g_hpf)
cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()
- lena.jpg
- 3x3
- 5x5
- g_hpf