如何在FFT幅度谱上绘制掩模线

Question

您好我现在想要绘制掩模，然后对图像进行FFT运算后得到幅度谱。然而，使用霍夫线等，我得到太多的线和面具失败。这里是链接到图像和口罩，我需要提前

这里创建

https://www.dropbox.com/s/vgbmf3ju50uf821/fftimg4.jpg?dl=0 https://www.dropbox.com/s/ktl0yghan9t868o/image4.jpg?dl=0

由于是代码

import cv2 
import numpy as np 
from matplotlib import pyplot as plt 
from scipy.misc import imshow, imsave, imread ,imsave 
import mahotas 


scaler = .5 
img = imread("color2.jpeg")[:,:,:3] 
mask = imread("image4.jpg")[:,:,:3] 

img = cv2.resize(img, (0,0), fx=scaler, fy=scaler) 
imggray = np.mean(img, -1) 
imfft = np.fft.fft2(imggray) 
mags = np.abs(np.fft.fftshift(imfft)) 
angles = np.angle(np.fft.fftshift(imfft)) 
visual = np.log(mags) 
visual2 = (visual - visual.min())/(visual.max() - visual.min())*255 
cv2.imshow('Visual 2', visual2.astype(np.uint8)) 

imsave('fftimg4.jpg',visual2) 

height,width,depth = img.shape 
masking = np.zeros((height,width)) 

vis = visual2.astype(np.uint8) 
edges = cv2.Canny(vis,50,180) 
cv2.imshow('Gradient', edges) 

lines = cv2.HoughLines(edges,1,np.pi/180,200,200,10) 
for rho,theta in lines[0]: 
    a = np.cos(theta) 
    b = np.sin(theta) 
    x0 = a*rho 
    y0 = b*rho 
    x1 = int(x0 + 1000*(-b)) 
    y1 = int(y0 + 1000*(a)) 
    x2 = int(x0 - 1000*(-b)) 
    y2 = int(y0 - 1000*(a)) 

    cv2.line(masking,(x1,y1),(x2,y2),(255,255,255),1) 

    cv2.imshow('HoughLines', masking) 

    mask = (np.mean(mask,-1) > 20) 
    visual[mask] = np.mean(visual) 
    newmagsshift = np.exp(visual) 
    newffts = newmagsshift * np.exp(1j*angles) 
    newfft = np.fft.ifftshift(newffts) 
    imrev = np.fft.ifft2(newfft) 
    newim2 = 255 - np.abs(imrev).astype(np.uint8) 
    imsave("fftimg2.jpg", newim2 ) 

    cv2.imshow('Image without Lines', newim2.astype(np.uint8)) 

cv2.waitKey(0) 

Answer 1

首先，请澄清。在fft中，你至少有三条“垂直”线和一组“水平线”，这是否正确？另外，你是否真的需要自动化，或者这个过滤可能是手动完成的？你的hough线算法是否给你一堆线的方程？

看来你可以过滤那些经过零的行，因为这是你所期望的。经过零点，也最接近预期角度（例如-5度）。