python - 我得到高斯图像的黑色拉普拉斯图像

标签 python image-processing filtering laplacianofgaussian

import cv2
import math

高斯函数

def gaussianblur(img,sigma):
      if(sigma<0):
        print("SIGMA SHOULD BE POSITIVE")
        return;

计算一维核,g(x)=(1/squareroot(2*sigma*sigma*3.142)) * e^(-(x*x)/(2*sigma*sigma))

      deno=(((math.sqrt(2*3.142*sigma*sigma))))
      k=[0,0,0,0,0]
      sum=0




      for x in range(-2,3):
       numo=(math.exp(-((x*x)/(2*(sigma*sigma)))))
       k[x+2]=(numo/deno)
       sum=sum+k[x+2]




      for x in range(0,5):
        k[x]=(k[x]/sum)

逐行应用卷积

      for i in range(0,img.shape[0]):
       for j in range(2,img.shape[1]-2):
            img[i,j]=abs((img[i,j-2]*k[0])+(img[i,j-1]*k[1])+(img[i,j]*k[2])+(img[i,j+1]*k[3])+(img[i,j+2]*k[4]))



      return img;  `#end of gaussian blur function`

主函数启动

读取图像

dog=img = cv2.imread('art.jpg',cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

应用第一次模糊

temp=img=gaussianblur(img,1)

#display image
cv2.imshow('blur1',img)

应用第二次模糊

temp=gaussianblur(temp,1)

cv2.imshow('blur2',temp)

高斯的差异

for i in range(0,img.shape[0]):
    for j in range(0,img.shape[1]):
       dog[i,j]=abs((img[i,j])-(temp[i,j]))

cv2.imshow('DoG',dog)

output

blur1

blur2

DoG

最佳答案

您将在此处覆盖您的输入:

for i in range(0,img.shape[0]):
    for j in range(2,img.shape[1]-2):
        img[i,j]=abs((img[i,j-2]*k[0])+(img[i,j-1]*k[1])+(img[i,j]*k[2])+(img[i,j+1]*k[3])+(img[i,j+2]*k[4]))

尝试将结果写入新图像。

我不知道OpenCV python接口(interface)是如何工作的,temp=img是否会导致tempimg共享数据(如,当你改变一个时,你也会改变另一个)?确保您有两个不同的数据 block !

关于python - 我得到高斯图像的黑色拉普拉斯图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47049619/

相关文章:

matlab - 检测粗线簇并测量梯度

javascript - 将 JavaScript 函数附加到可以处理请求的标准链接?

php - 从 MySQL 数据库构建一个表,然后能够在不重新加载页面的情况下过滤该表

python - 检查字符串中的最后一个匹配字符

python - 在 kdeplot 上限制 xlim 并保持其平滑

image-processing - OpenCV 从俯 View 跟踪人

iphone - openGL iPhone sdk 中的网格创建

python - 删除 Pandas 数据框行中的最高值和最低值

python matplotlib 表格无边框

Javascript [jQuery] 按键和值过滤数组