代码之家 › 专栏 › 技术社区 › rocky king

如何在cv2 python中将灰度图像转换为彩色图像

cv2 opencv python

rocky king · 技术社区 · 8 年前

我在低通FFt中使用cv2 python,我已经更改了图像的属性,但这是一幅灰色图像。我想将其更改为彩色图像并保留灰色图像的属性

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


img = cv2.imread('rocket.jpg', 0)
height, width = img.shape

plt.figure("Input")
plt.subplot(221),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

fft = np.log(np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img))))
plt.subplot(222),plt.imshow(fft, cmap = 'gray')
plt.title('Fourier Transform'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

r = 200
h_Filter_Low_Pass = np.zeros(img.size, img.dtype).reshape(img.shape)
for icounter in range(1, height):
    for jcounter in range(1, width):
        if ((height/2-icounter)**2 + (width/2 - jcounter)**2)**0.5 < r:
            h_Filter_Low_Pass[icounter, jcounter] = 1
plt.subplot(223),plt.imshow(h_Filter_Low_Pass, cmap = 'gray')
plt.title('Filter'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

h_fft = (np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft2(h_Filter_Low_Pass)))+1)
plt.subplot(224),plt.imshow(h_fft, cmap = 'gray')
plt.title('Fourier Transform (Filter)'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

fshift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img))


plt.figure("output")
new = fshift * (h_Filter_Low_Pass)
g_ifft1 = (np.abs(np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(new)).real))



plt.subplot(),plt.imshow(g_ifft1, cmap = 'gray')
plt.title('output'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

1 回复 | 直到 7 年前

Andriy Makukha 8 年前

代替线条:

fshift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img))
new = fshift * (h_Filter_Low_Pass)
g_ifft1 = (np.abs(np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(new)).real))

plt.subplot(),plt.imshow(g_ifft1, cmap = 'gray')

您可能需要使用:

img_color = cv2.imread('rocket.jpg')
b,g,r = cv2.split(img_color)
def g_ifft(x):
    fshift = np.fft.fftshift(np.fft.fft2(x))
    new = fshift * (h_Filter_Low_Pass)
    g_ifft1 = (np.abs(np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(new)).real))
    g_ifft1 = cv2.normalize(g_ifft1,None,0,255,cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)
    return g_ifft1
b,g,r = map(g_ifft, (b,g,r))
g_ifft1 = cv2.merge((b,g,r))

g_ifft1 = cv2.cvtColor(g_ifft1, cv2.COLOR_BGR2RGB)

plt.subplot(),plt.imshow(g_ifft1)

这会将图像分割为多个颜色通道,将过滤器分别应用于每个颜色通道,然后再次合并它们。(需要规范化步骤来转换数组 float64 到 uint8 合并前键入。)

输出示例: