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Transformada de Fourier.py
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import cv
import sys
import os
def cvShiftDFT(src_arr, dst_arr ):
size = cv.GetSize(src_arr)
dst_size = cv.GetSize(dst_arr)
if dst_size != size:
cv.Error( cv.CV_StsUnmatchedSizes, "cv.ShiftDFT", "as imagens devem ter tamanhos iguais", __FILE__, __LINE__ )
if(src_arr is dst_arr):
tmp = cv.CreateMat(size[1]/2, size[0]/2, cv.GetElemType(src_arr))
cx = size[0] / 2
cy = size[1] / 2 # image center
q1 = cv.GetSubRect( src_arr, (0,0,cx, cy) )
q2 = cv.GetSubRect( src_arr, (cx,0,cx,cy) )
q3 = cv.GetSubRect( src_arr, (cx,cy,cx,cy) )
q4 = cv.GetSubRect( src_arr, (0,cy,cx,cy) )
d1 = cv.GetSubRect( src_arr, (0,0,cx,cy) )
d2 = cv.GetSubRect( src_arr, (cx,0,cx,cy) )
d3 = cv.GetSubRect( src_arr, (cx,cy,cx,cy) )
d4 = cv.GetSubRect( src_arr, (0,cy,cx,cy) )
if(src_arr is not dst_arr):
if( not cv.CV_ARE_TYPES_EQ( q1, d1 )):
cv.Error( cv.CV_StsUnmatchedFormats, "cv.ShiftDFT", "as imagens devem ter o mesmo formato", __FILE__, __LINE__ )
cv.Copy(q3, d1)
cv.Copy(q4, d2)
cv.Copy(q1, d3)
cv.Copy(q2, d4)
else:
cv.Copy(q3, tmp)
cv.Copy(q1, q3)
cv.Copy(tmp, q1)
cv.Copy(q4, tmp)
cv.Copy(q2, q4)
cv.Copy(tmp, q2)
class Transformada:
def __init__(self, imagem):
self.imagem = imagem
self.raio = 0
cv.NamedWindow( "Transformada de Fourier", 1 )
cv.NamedWindow( "Inversa da Fourier", 1 )
cv.CreateTrackbar("Filtro passa baixa", "Transformada de Fourier", self.raio, 50, self.atualiza_versao)
self.atualiza_foto()
def atualiza_versao(self, valor):
self.raio = valor
self.atualiza_foto()
def atualiza_foto(self):
real = cv.CreateImage( cv.GetSize(imagem), cv.IPL_DEPTH_64F, 1)
imaginario = cv.CreateImage( cv.GetSize(imagem), cv.IPL_DEPTH_64F, 1)
complexo = cv.CreateImage( cv.GetSize(imagem), cv.IPL_DEPTH_64F, 2)
cv.Scale(imagem_cinza, real, 1.0, 0.0)
cv.Zero(imaginario)
cv.Merge(real, imaginario, None, None, complexo)
Altura_M = cv.GetOptimalDFTSize( imagem.height - 1 )
Largura_N = cv.GetOptimalDFTSize( imagem.width - 1 )
Vetor_dft = cv.CreateMat(Altura_M, Largura_N, cv.CV_64FC2 )
imagem_Real = cv.CreateImage( (Largura_N, Altura_M), cv.IPL_DEPTH_64F, 1)
imagem_Imaginaria = cv.CreateImage( (Largura_N, Altura_M), cv.IPL_DEPTH_64F, 1)
temporario = cv.GetSubRect( Vetor_dft, (0,0, imagem.width, imagem.height))
cv.Copy( complexo, temporario, None )
if(Vetor_dft.width > imagem.width):
temporario = cv.GetSubRect(Vetor_dft, (imagem.width,0, Largura_N - imagem.width, imagem.height))
cv.Zero( temporario )
# APLICANDO FOURIER
cv.DFT( Vetor_dft, Vetor_dft, cv.CV_DXT_FORWARD,complexo.height )
cv.Split( Vetor_dft,imagem_Real, imagem_Imaginaria, None, None )
cv.Pow( imagem_Real, imagem_Real, 2.0)
cv.Pow( imagem_Imaginaria, imagem_Imaginaria, 2.0)
cv.Add( imagem_Real, imagem_Imaginaria, imagem_Real, None)
cv.Pow( imagem_Real, imagem_Real, 0.5 )
cv.AddS( imagem_Real, cv.ScalarAll(1.0), imagem_Real, None )
cv.Log( imagem_Real, imagem_Real )
cvShiftDFT(imagem_Real,imagem_Real)
min, max, pt1, pt2 = cv.MinMaxLoc(imagem_Real)
cv.Scale(imagem_Real, imagem_Real, 1.0/(max-min), 1.0*(-min)/(max-min))
#APLICANDO FILTRO passa-baixa circular
cv.Circle(Vetor_dft,(0,0),self.raio,[0,0,0],-1,1,0)
cv.Circle(Vetor_dft,(Vetor_dft.cols,0),self.raio,[0,0,0],-1,1,0)
cv.Circle(Vetor_dft,(0,Vetor_dft.rows),self.raio,[0,0,0],-1,1,0)
cv.Circle(Vetor_dft,(Vetor_dft.cols,Vetor_dft.rows),self.raio,[0,0,0],-1,1,0)
cv.Split( Vetor_dft,imagem_Real, imagem_Imaginaria, None, None )
cv.Pow( imagem_Real, imagem_Real, 2.0)
cv.Pow( imagem_Imaginaria, imagem_Imaginaria, 2.0)
cv.Add( imagem_Real, imagem_Imaginaria, imagem_Real, None)
cv.Pow( imagem_Real, imagem_Real, 0.5 )
cv.AddS( imagem_Real, cv.ScalarAll(1.0), imagem_Real, None )
cv.Log( imagem_Real, imagem_Real )
cvShiftDFT(imagem_Real,imagem_Real)
min, max, pt1, pt2 = cv.MinMaxLoc(imagem_Real)
cv.Scale(imagem_Real, imagem_Real, 1.0/(max-min), 1.0*(-min)/(max-min))
cv.ShowImage("Transformada de Fourier", imagem_Real)
# APLICANDO A INVERSA de Fourier
cv.DFT( Vetor_dft, Vetor_dft, cv.CV_DXT_INVERSE_SCALE,Largura_N )
cv.Split( Vetor_dft,imagem_Real, imagem_Imaginaria, None, None )
min, max, pt1, pt2 = cv.MinMaxLoc(imagem_Real)
if((pt1<0) or (pt2>255)):
cv.Scale(imagem_Real, imagem_Real, 1.0/(max-min), 1.0*(-min)/(max-min))
else:
cv.Scale(imagem_Real, imagem_Real, 1.0/255, 0)
cv.ShowImage("Inversa da Fourier", imagem_Real)
if __name__ == "__main__":
imagem = cv.LoadImageM('foto.jpg')
imagem_cinza = cv.CreateImage( cv.GetSize(imagem), 8, 1 )
cv.CvtColor( imagem, imagem_cinza, cv.CV_BGR2GRAY )
Fourier = Transformada(imagem_cinza)
print("\nProcessamento de Imagens")
print("Elisson Michael : UENF")
print("Trabalho 2 -> Transformada de Fourier \n")
cv.WaitKey(0)