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3_Signalorientierte_Bildverarbeitung/ü5/a.py

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+import numpy as np
+import cv2
+
+''' Bild laden und in den Frequenzraum transformieren '''
+img = cv2.imread("../../data/car2.png", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
+img = img.astype(float)
+i_max, i_min = np.max(img), np.min(img)
+img = (img - i_min) / (i_max - i_min)
+
+cv2.imshow("Original", img )
+
+''' 1. Logarithmieren '''
+
+''' 2. in den Frequenzbereich transformieren '''
+
+''' 3. Niedrige mit H(k,l)Frequenzen unterdrücken '''
+
+''' 4. Rücktransformation '''
+
+''' 5. Umkehrfunktion der Logarithmierung '''
+
+''' Ergebnis anzeigen '''
+i_max, i_min = np.max(img_filtered), np.min(img_filtered)
+img_filtered = (img_filtered - i_min) / (i_max - i_min)
+cv2.imshow("Homomorphe Filterung", img_filtered)
+cv2.waitKey()