python离散余弦变换_Python图像处理 —

图像的DCT变换

python实现

这里去除了图像的低频部分，进行dct变换后得到图像的骨架

import cv2

import numpy as np

# 读取图像

img = cv2.imread('../res/img/baboon.bmp')

# 灰度化

img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 显示原图

cv2.imshow('img', img)

# 获取图像宽高

height, width = img.shape

# 对图像进行dct变换

img_dct = cv2.dct(np.array(img, np.float32))

# 去除部分低频信息

img_dct[0:100, 0:100] = 0

# 进行反dct变换

img_idct = np.array(cv2.idct(img_dct), np.uint8)

# 显示图像

cv2.imshow('img_dct', np.array(img_dct, np.uint8).reshape(width, height))

cv2.imshow('img_idct', img_idct.reshape(width, height))

cv2.waitKey(0)

CV Tool小工具中的操作

灰度图DCT

读取图像

进行灰度化

选定DCT去除的信息，进行DCT变换

得到效果图

彩色图像DCT变换

打开图像

选定DCT去除的信息，进行DCT变换

得到效果图

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