カテゴリー: opencv

openCVを使い画像読み込み、fftで周波数データに変換。その後逆変換で元の画像に戻すテスト。

入力に使用する画像は↓。サイズは360×240。

まず画像入力、グレースケールで取り込む。

###########
# code 1
###########
import cv2
from PIL import Image

image = cv2.imread("mt_fuji.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
cv2.imshow("original",image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow()

実行すると元の画像がグレースケールで表示される。
imreadは引数2つ、1つ目は読み込みファイル、2つ目は読み込みオプションで以下3つ(1,0,-1でも指定可)。

　　cv2.IMREAD_COLOR (or 1)
　　cv2.IMREAD_GRAYSCALE (or 0)
　　cv2.IMREAD_UNCHANGED (or -1)

続けてFFT実施

###########
# code 2
###########
import cv2
import numpy as np
from PIL import Image

image = cv2.imread("mt_fuji.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#cv2.imshow("original",image)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyWindow()

fimage = np.fft.fft2(image)
print fimage
print fimage.shape

np.fft.fft2()は2次元FFT。
実行結果が下記。入力が360×240画像だったので、360×240のnumpy arrayで返ってくる。

[[ 1.20523050e+07      +0.        j -3.67019062e+05 +764482.77644721j
   8.97803335e+04 +528353.446206  j ... -8.56635235e+04 -151789.8195801 j
   8.97803335e+04 -528353.446206  j -3.67019062e+05 -764482.77644721j]
 [-5.06881547e+05-1884930.25115523j -4.50139049e+04 -190712.10861819j
  -1.76090294e+05 -185634.30113876j ...  8.13464047e+04  +33421.45807695j
   1.54174557e+05 +151124.32767313j  2.22512389e+05 +112510.91249437j]
 [-2.70716797e+05 +598066.58169905j  2.74010196e+05  +76140.89477773j
   3.81093895e+04 -142669.2043982 j ...  7.45069646e+04  -13227.88422994j
   2.39614427e+03 -107962.49955725j -1.21014694e+05  +16070.44342708j]
 ...
 [-4.93325081e+05+1019497.68318583j  1.10749640e+05 -185659.62071232j
  -2.02180759e+04 -244150.48215119j ... -7.68268395e+03   +7667.31543078j
   1.36815674e+05   -2094.526859  j  4.18478921e+04  -76427.43943856j]
 [-2.70716797e+05 -598066.58169905j -1.21014694e+05  -16070.44342708j
   2.39614427e+03 +107962.49955725j ... -5.75415408e+02  +50912.11759434j
   3.81093895e+04 +142669.2043982 j  2.74010196e+05  -76140.89477773j]
 [-5.06881547e+05+1884930.25115523j  2.22512389e+05 -112510.91249437j
   1.54174557e+05 -151124.32767313j ... -4.22761652e+04  +70475.447572  j
  -1.76090294e+05 +185634.30113877j -4.50139049e+04 +190712.10861819j]]
(240, 360)

変換結果をパワースペクトルで確認してみる。確認に使用したコードが下記。

###########
# code 3
###########
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

image = cv2.imread("mt_fuji.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#cv2.imshow("original",image)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyWindow()

fimage = np.fft.fft2(image)
#print fimage
#print fimage.shape

# Replace quadrant
# 1st <-> 3rd, 2nd <-> 4th
fimg =  np.fft.fftshift(fimage)
# Power spectrum calculation
mag = 20*np.log(np.abs(fimg))
plt.subplot(121)
plt.imshow(image,cmap = 'gray')
plt.subplot(122)
plt.imshow(mag,cmap = 'gray')
plt.show()

実行結果下記

最後に逆変換で元の画像に戻すコード。注意として変換後の結果には複素数成分が含まれているので、実部を取り出す処理が必要。またグレースケールで表示するために0-255階調への値調整が必要になる。

###########
# code 4
###########
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from PIL import Image

image = cv2.imread("mt_fuji.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
#cv2.imshow("original",image)
#cv2.waitKey(0)
#cv2.destroyWindow()

fimage = np.fft.fft2(image)
#print fimage
#print fimage.shape

ifimage = np.fft.ifft2(fimage)
# Extract real part
ifimage = ifimage.real
# Convert to 255 tones for gray scale
ifimage = np.uint8(ifimage)

cv2.imshow("fft and ifft",ifimage)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyWindow()

実行結果が下記グレースケールでもとの画像に戻ってきた。

Read images using openCV, convert to frequency data with fft. And then back to the original image with reverse transformation.
Code 1 is reading image by gray scale.
Code 2 is 2D fft by numpy.　Frequency distribution is returned.
Code 3 is checking Power spectrum.
Code 4 is invers Fourie by numpy.

離散フーリエ変換(DFT)の高速化版アルゴリズムFFTをnumpyで試す。

import numpy as np

#read imgs 
image = cv2.imread("input.png", 0)

#FFT by numpy
fimage = np.fft.fft2(image)

fimage = np.log(np.abs(fimage) + 1)

fimage = fimage / np.amax(fimage) * 255
cv2.imwrite("result.png", fimage)

■結果
input.png

result.png