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3_Signalorientierte_Bildverarbeitung/ü1/l_a.py

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+import numpy as np
+import cv2
+import math
+
+
+def remove_dft(img, rate):
+    """
+    Diese Implementierung wendet die diskrete Fourier Transformation auf das Bild img an. Daraufhin werden die hoch-
+    frequenten Anteile anteilig der Rate rate entfernt. Am Ende wird das Bild wieder in den Bildbereich transformiert.
+    :param img:
+    :param rate:
+    :return:
+    """
+    assert rate <= 1, "Die Rate muss kleiner gleich 1 sein!"
+
+    height, width = img.shape
+    for i in range(math.ceil(width / 8)):
+        for j in range(math.ceil(height / 8)):
+            # Block extrahieren
+            block = np.zeros((8, 8))
+            horizontal_pixel, vertical_pixel = min(8, width - i * 8), min(8, height - j * 8)
+            block[0:vertical_pixel, 0:horizontal_pixel] = \
+                img[j * 8: (j * 8) + vertical_pixel, i * 8: (i * 8) + horizontal_pixel]
+            # In den Frequenzbereich tranformieren
+            block_freq = np.fft.fft2(block)
+            # Hochfrequente Anteile löschen
+            values_to_delete = 8 * 8 * rate
+            values_deleted = 0
+            for m in range(0, 16):
+                for n in range(0, m + 1):
+                    if values_deleted >= values_to_delete:
+                        break
+                    if 7 - m + n < 0 or 7 - n < 0:
+                        continue
+                    block_freq[7 - m + n, 7 - n] = 0. + 0.j
+                    values_deleted += 1
+
+            # Rücktransformation in den Bildbereich
+            block = np.fft.ifft2(block_freq)
+            # Einfügen in Ursprungsbild
+            img[j * 8: (j * 8) + vertical_pixel, i * 8: (i * 8) + horizontal_pixel] = \
+                block[0:vertical_pixel, 0:horizontal_pixel]
+
+    return img
+
+
+''' Bild laden '''
+img = cv2.imread("../../data/cameraman.png")
+img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
+img = (img / 256).astype(np.float32)
+
+''' Funktion anwenden '''
+img = remove_dft(img, 0.9)
+
+''' Bild anzeigen '''
+cv2.imshow("IMG", img)
+cv2.waitKey(0)