Cara menggunakan Python untuk mengeluarkan bunyi daripada imej

Cara menggunakan Python untuk mengeluarkan bunyi daripada imej

Pengenalan:
Dalam proses pemprosesan imej, hingar adalah masalah biasa. Kebisingan bukan sahaja menjejaskan estetika imej, tetapi juga boleh memberi kesan negatif pada pemprosesan seterusnya. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengeluarkan bunyi daripada imej.

1. Import perpustakaan yang diperlukan
Sebelum kita mula, kita perlu mengimport beberapa perpustakaan pemprosesan imej yang biasa digunakan, seperti NumPy, OpenCV dan Matplotlib. Mereka adalah alat pemprosesan imej yang biasa digunakan dalam Python.

Contoh kod:

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

2 Baca gambar
Kita perlu membaca gambar dari cakera dan menukarnya kepada imej skala kelabu. Imej skala kelabu hanya mempunyai satu saluran, menjadikannya lebih mudah untuk diproses.

Contoh kod:

image = cv2.imread("image.jpg")
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

3. Gunakan Gaussian Blur
Gaussian blur ialah kaedah pemprosesan imej biasa yang boleh digunakan untuk mengeluarkan bunyi. Kesan hingar boleh dikurangkan dengan menggunakan penapis Gaussian di sekeliling setiap piksel imej.

Contoh kod:

blurred_image = cv2.GaussianBlur(gray_image, (5, 5), 0)

4. Gunakan pemprosesan ambang penyesuaian
Pemprosesan ambang penyesuaian boleh melaraskan ambang mengikut perubahan kecerahan di kawasan setempat imej untuk membezakan sasaran dan bunyi dengan lebih baik. Kaedah ini sangat sesuai untuk memproses imej skala kelabu.

Contoh kod:

threshold_image = cv2.adaptiveThreshold(blurred_image, 255, cv2.ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C, cv2.THRESH_BINARY, 11, 2)

5. Paparkan keputusan
Akhir sekali, kita boleh menggunakan perpustakaan Matplotlib untuk membandingkan imej asal, imej yang diproses dan imej ambang dan memaparkannya.

Contoh kod:

plt.subplot(1, 3, 1)
plt.title('Original Image')
plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))

plt.subplot(1, 3, 2)
plt.title('Blurred Image')
plt.imshow(blurred_image, cmap='gray')

plt.subplot(1, 3, 3)
plt.title('Thresholded Image')
plt.imshow(threshold_image, cmap='gray')

plt.show()

6. Ringkasan
Artikel ini memperkenalkan cara menggunakan Python untuk mengeluarkan bunyi daripada imej. Pertama, kami mengimport perpustakaan yang diperlukan. Kemudian, imej ditukar kepada skala kelabu dan kabur Gaussian digunakan untuk mengurangkan kesan hingar. Seterusnya, kami menggunakan ambang adaptif untuk membezakan objek daripada bunyi dengan lebih baik. Akhir sekali, kami membandingkan dan memaparkan imej asal, imej yang diproses dan imej ambang.

Dengan kaedah asas ini, anda boleh memproses lagi imej mengikut situasi sebenar untuk mencapai kesan denoising yang lebih baik. Harap artikel ini membantu anda!

Atas ialah kandungan terperinci Cara menggunakan Python untuk mengeluarkan bunyi daripada imej. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!