第3章 Python 数字图像处理(DIP) - 灰度变换与空间滤波6 - 分段线性变换

def convert_bin(data, n):"""convert decimal to binary, return n th bit, 0 if bit value 0 else 1"""
#------------------numpy------------x = np.binary_repr(data, width=8)x = x[::-1]a = x[n]new_data = int(a)# -----------------self----------------
#     x = bin(data)[2:]
#     x = '0' * (8 - len(x)) + x
#     x = x[::-1]
#     a = x[n]
#     new_data = int(a)return new_data

def bit_seperate(img, func, n):new_img = np.zeros(img.shape, dtype=np.uint8)for i in range(img.shape[0]):for j in range(img.shape[1]):new_img[i, j] = func(img[i, j], n)return new_img

# 比特平面分层
img = cv2.imread("./DIP_Figures/DIP3E_Original_Images_CH01/Fig0122(a)(fractal-iris).tif", 0)
fig = plt.figure(figsize=(15, 12))
for i in range(9, 0, -1):ax = fig.add_subplot(3, 3, (9-i)+1, xticks=[], yticks=[])if i == 9:ax.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original')else:img_0 = bit_seperate(img, convert_bin, (i - 1))ax.imshow(img_0, cmap='gray')ax.set_title(f"{bin((i - 1))}")plt.tight_layout()
plt.show()

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目录锐化(高通)空间滤波器基础 - 一阶导数和二阶导数的锐化滤波器二阶导数锐化图像--拉普拉斯锐化(高通)空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过 ...
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目录锐化(高通)空间滤波器钝化掩蔽和高提升滤波锐化(高通)空间滤波器平滑通过称为低通滤波类似于积分运算锐化通常称为高通滤波微分运算高过(负责细节的)高频,衰减或抑制低频钝化掩蔽和高提 ...
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