opencv（python）でローパス周波数フィルタを実装しようとしましたが、不正確な結果を得ようとしています

Question

私はopencv pythonで理想的なローパスフィルタを実装しようとしています。私はここで何が間違っているのか分かりません。誰かが私を導くことができますか？ iは、以下に続く

は

1. 読取画像
2. 画像のFFTを取得するステップ - > H
3. 乗算HとF - > F
4. クレートは
5. マスクマスクのFFTを得ます - > g
6. gの逆数を取得

次

が

#!/usr/bin/env python 

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

img = cv2.imread('1.tif', 0) 
height, width = img.shape 

plt.figure("Input") 
plt.subplot(221),plt.imshow(img, cmap = 'gray') 
plt.title('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 = 20 
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 ((icounter - height/2)**2 + (jcounter - width/2)**2) < r**2: 
      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.log(np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft2(h_Filter_Low_Pass)))) 
plt.subplot(224),plt.imshow(h_fft, cmap = 'gray') 
plt.title('Fourier Transform (Filter)'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) 


plt.figure("Output") 
g = fft * h_fft 
g_ifft = np.abs(np.fft.ifftshift(np.fft.ifft2(g)).real) 
plt.subplot(),plt.imshow(g_ifft, cmap = 'gray') 
plt.title(''), plt.xticks([]), plt.yticks([]) 
plt.show() 

次のコード

である私はあなたがローパスをしない、あなたのステップで enter image description here

Answer 1

を取得しています出力enter image description hereですが、マスクを使用して画像を畳み込みます。ローパスを行うために、手順は次のとおりです。

1. 読み取り画像
2. 画像のFFTを取得 - > F
3. クレートはマスクとfを乗算
4. をマスク - >グラム
5. はの逆を取得しますg