トップに関する質問フーリエ変換・逆フーリエ変換後に値が振り切って画像に戻せません

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2017/06/12 22:38

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@@ -88,7 +88,7 @@
 # --------------------------------------
-def FFT_IFFT_FFT_core(img_ch):
+def DFT_IDFT_core(img_ch):
     # ------------------------
@@ -244,11 +244,11 @@
         # Combine BGR
-        img_b_fft = FFT_IFFT_FFT_core(img_b)
+        img_b_fft = DFT_IDFT_core(img_b)
-        img_g_fft = FFT_IFFT_FFT_core(img_g)
+        img_g_fft = DFT_IDFT_core(img_g)
-        img_r_fft = FFT_IFFT_FFT_core(img_r)
+        img_r_fft = DFT_IDFT_core(img_r)
         # cv2.imshow("img_b_fft",img_b_fft)

自己解決に向けた修正

2017/06/12 22:38

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@@ -42,7 +42,7 @@
-（6/13 A.M 追記： stackoverflowの事例を参考にe^6～7を外すところまで来ました）
+（6/13 A.M 追記1： stackoverflowの事例を参考にe^6～7を外すところまで来ました）
 **・255を振り切っている部分を0～255までに収めることができました**
@@ -50,6 +50,14 @@
+（6/13 A.M 追記2）
+**・intが64ではだめですよね**
 ###該当のソースコード
 ```Python

編集上の修正

2017/06/12 22:35

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@@ -56,7 +56,7 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
-print ("* Now initializing... import")](https://stackoverflow.com/questions/30127283/how-to-get-accurate-idft-result-from-opencv)
+print ("* Now initializing... import")
 import sys

自己解決に向けたコード修正

2017/06/12 22:17

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@@ -42,7 +42,11 @@
+（6/13 A.M 追記： stackoverflowの事例を参考にe^6～7を外すところまで来ました）
+**・255を振り切っている部分を0～255までに収めることができました**
+**・ただし、string,plt上では元の値に戻せていますが、openCV上では真っ暗になります**
@@ -108,9 +112,9 @@
-    # Calc DFT
+    # Calc DFT(IMPORTANT: CALL "cv2.DFT_SCALE" TO REMOVE "*e^x")
-    dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT|cv2.DFT_SCALE )
@@ -140,6 +144,8 @@
+    # Calc magnitude
     img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])
@@ -150,6 +156,20 @@
+    # Float to ingeter
+    img_back = np.round(img_back).astype(np.int64)
+    # Debug with string
+    print("INPUT:  %s\n"%(img_ch))
+    print("OUTPUT: %s\n\n"%(img_back))
     # Debug
     plt.subplot(121),plt.imshow(img_ch, cmap = 'gray')
@@ -164,52 +184,20 @@
+    # Debug with openCV
+    cv2.imshow("img_ch",img_ch)
+    cv2.imshow("img_back",img_back)
+    cv2.waitKey(0)
     return img_back
-    # # ------------------------
-    # # FFT method with numpy
-    # # ------------------------
-    # # Get image size
-    # row,col = img_ch.shape
-    # row_center, col_center = int(row/2), int(col/2)
-    #
-    # # Calc FFT
-    # fft = np.fft.fft2(img_ch)
-    # fft_shift = np.fft.fftshift(fft)
-    #
-    # # MASK process
-    # fft_shift[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 0
-    #
-    # # IFFT process
-    # ifft_shift = np.fft.ifftshift(fft_shift)
-    # ifft = np.fft.ifft2(ifft_shift)
-    # img_back = np.abs(ifft)
-    #
-    # return img_back
 # --------------------------------------
 def MASK_PROCESS_BY_FFT(img_col):

自己解決に向けて調べた結果を追加、タイトルを分かりやすく修正

2017/06/12 22:15

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	@@ -1 +1 @@
1	- ~~OpenCVを使った、~~フーリエ変換~~でのマスク処理~~
1	+ フーリエ変換・逆フーリエ変換後に値が振り切って画像に戻せません

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@@ -22,7 +22,7 @@
-（6/12追記： pltを使って中身を確認しました）
+（6/12 A.M 追記： pltを使って中身を確認しました）
 **・二値化？**
@@ -34,6 +34,16 @@
+（6/12 P.M 追記： stackoverflowで似た様な事例を発見しました）
+**・IDFT(IFFT)の結果が255を振り切っている件**
+[stackoverflow](https://stackoverflow.com/questions/30127283/how-to-get-accurate-idft-result-from-opencv)
 ###該当のソースコード
@@ -42,7 +52,7 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
-print ("* Now initializing... import")
+print ("* Now initializing... import")](https://stackoverflow.com/questions/30127283/how-to-get-accurate-idft-result-from-opencv)
 import sys

説明修正

2017/06/12 13:15

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@@ -10,17 +10,7 @@
 ###発生している問題・エラーメッセージ
-FFT-->IFFTで画像が元に戻ることを確認するために、FFTとIFFT処理だけを実装してテストしましたが、以下のように画像が元に戻らない状態です。
+FFT-->IFFTで画像が元に戻ることを確認するために、FFTとIFFT処理だけを実装してテストしましたが、以下のように画像が元に戻らない（ほぼ二値化し、色合いも異常になる）状態です。
-（6/12追記： シンプルな処理にして中身を確認しました）
-**・二値化に近い状態の件**
-IFFT後のプロット画像を見ると値に"*e^+7"がくっついており、このせいで画像がほぼ二値化してしまっているようです）
@@ -32,6 +22,16 @@
+（6/12追記： pltを使って中身を確認しました）
+**・二値化？**
+IFFT後のプロット画像を見ると値に"*e^+7"がくっついており、このせいで画像がほぼ二値化してしまっているようです
+**・色合いが異常**
+上記の二値化の影響で緑だけが突出してしまっているようです
@@ -52,6 +52,8 @@
 import numpy as np
+from matplotlib import pyplot as plt
 # Global variables
@@ -68,58 +70,78 @@
     # ------------------------
-    # Simple method to confirm
+    # DFT method with OpenCV
     # ------------------------
+    # Get image size
-    rows, cols = img_ch.shape
+    row,col = img_ch.shape
-    crow,ccol = int(rows/2) , int(cols/2)
+    row_center, col_center = int(row/2), int(col/2)
+    # Calclate optimized size for FFT
+    fft_row = cv2.getOptimalDFTSize(row)
+    fft_col = cv2.getOptimalDFTSize(col)
+    # Generate optimized image
+    img_merged = np.zeros((fft_row, fft_col), np.uint8)
+    img_merged[0:row,0:col] = img_ch
+    # Calc DFT
-    dft = cv2.dft(np.float32(img_ch),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    # Shift DFT
     dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
-    magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))
-    # plt.subplot(121),plt.imshow(img_ch, cmap = 'gray')
-    # plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
-    # plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
-    # plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
-    # plt.show()
+    # MASK process
-    # create a mask first, center square is 1, remaining all zeros
-    mask = np.zeros((rows,cols,2),np.uint8)
+    # mask = np.zeros((fft_row,fft_col,2),np.uint8)
-    mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
+    # mask[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 1
-    # apply mask and inverse DFT
-    fshift = dft_shift*mask
+    # masked = dft_shift*mask
+    masked = dft_shift
+    # Calc IDFT
-    f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
+    f_ishift = np.fft.ifftshift(masked)
     img_back = cv2.idft(f_ishift)
     img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])
+    # Crop raw area
+    img_back = img_back[0:row, 0:col]
+    # Debug
     plt.subplot(121),plt.imshow(img_ch, cmap = 'gray')
     plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
@@ -138,7 +160,7 @@
     # # ------------------------
-    # # DFT method with OpenCV
+    # # FFT method with numpy
     # # ------------------------
@@ -150,116 +172,34 @@
     #
-    # # Calclate optimized size for FFT
+    # # Calc FFT
+    # fft = np.fft.fft2(img_ch)
-    # fft_row = cv2.getOptimalDFTSize(row)
+    # fft_shift = np.fft.fftshift(fft)
-    # fft_col = cv2.getOptimalDFTSize(col)
     #
-    # # Generate optimized image
+    # # MASK process
-    # img_merged = np.zeros((fft_row, fft_col), np.uint8)
+    # fft_shift[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 0
-    # img_merged[0:row,0:col] = img_ch
     #
-    # # Calc DFT
+    # # IFFT process
-    # dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    # ifft_shift = np.fft.ifftshift(fft_shift)
+    # ifft = np.fft.ifft2(ifft_shift)
+    # img_back = np.abs(ifft)
     #
-    # # Shift DFT
-    # dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
-    #
-    # magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))
-    # cv2.imshow("magnitude_spectrum",magnitude_spectrum)
-    # # MASK process
-    # # mask = np.zeros((fft_row,fft_col,2),np.uint8)
-    # # mask[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 1
-    # # masked = dft_shift*mask
-    # masked = dft_shift
-    #
-    # # Calc IDFT
-    # f_ishift = np.fft.ifftshift(masked)
-    # img_back = cv2.idft(f_ishift)
-    #
-    # img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])
-    #
-    # # Crop raw area
-    # img_back = img_back[0:row, 0:col]
-    #
     # return img_back
-    # # ------------------------
-    # # FFT method with numpy
-    # # ------------------------
-    # # Get image size
-    # row,col = img_ch.shape
-    # row_center, col_center = int(row/2), int(col/2)
-    #
-    # # Calc FFT
-    # fft = np.fft.fft2(img_ch)
-    # fft_shift = np.fft.fftshift(fft)
-    #
-    # # MASK process
-    # fft_shift[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 0
-    #
-    # # IFFT process
-    # ifft_shift = np.fft.ifftshift(fft_shift)
-    # ifft = np.fft.ifft2(ifft_shift)
-    # img_back = np.abs(ifft)
-    #
-    # return img_back
 # --------------------------------------
 def MASK_PROCESS_BY_FFT(img_col):

変更点を明記

2017/06/11 22:35

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@@ -12,6 +12,18 @@
 FFT-->IFFTで画像が元に戻ることを確認するために、FFTとIFFT処理だけを実装してテストしましたが、以下のように画像が元に戻らない状態です。
+（6/12追記： シンプルな処理にして中身を確認しました）
+**・二値化に近い状態の件**
+IFFT後のプロット画像を見ると値に"*e^+7"がくっついており、このせいで画像がほぼ二値化してしまっているようです）
 |生画像|加工後画像|
 |:--|--:|

デバグ用のシンプルな処理を併記

2017/06/11 22:29

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@@ -54,57 +54,53 @@
 def FFT_IFFT_FFT_core(img_ch):
+    # ------------------------
-    # Get image size
+    # Simple method to confirm
+    # ------------------------
-    row,col = img_ch.shape
+    rows, cols = img_ch.shape
-    row_center, col_center = row/2, col/2
+    crow,ccol = int(rows/2) , int(cols/2)
-    # Calclate optimized size for FFT
-    fft_row = cv2.getOptimalDFTSize(row)
-    fft_col = cv2.getOptimalDFTSize(col)
-    # Generate optimized image
-    img_merged = np.zeros((fft_row, fft_col), np.uint8)
-    img_merged[0:row,0:col] = img_ch
-    # Calc DFT
-    dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    dft = cv2.dft(np.float32(img_ch),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
-    # Shift DFT
     dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
+    magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))
+    # plt.subplot(121),plt.imshow(img_ch, cmap = 'gray')
+    # plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
+    # plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
+    # plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
-    # MASK process
+    # plt.show()
+    # create a mask first, center square is 1, remaining all zeros
-    #mask = np.zeros((fft_row,fft_col,2),np.uint8)
+    mask = np.zeros((rows,cols,2),np.uint8)
-    #mask[fft_row-3:fft_row+3, fft_col-3:fft_col+3] = 1
+    mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
+    # apply mask and inverse DFT
-    #masked = dft_shift*mask
+    fshift = dft_shift*mask
-    masked = dft_shift
-    # Calc IDFT
-    f_ishift = np.fft.ifftshift(masked)
+    f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
     img_back = cv2.idft(f_ishift)
@@ -112,9 +108,15 @@
-    # Crop raw area
+    plt.subplot(121),plt.imshow(img_ch, cmap = 'gray')
+    plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
-    img_back = img_back[0:row, 0:col]
+    plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
+    plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
+    plt.show()
@@ -122,6 +124,130 @@
+    # # ------------------------
+    # # DFT method with OpenCV
+    # # ------------------------
+    # # Get image size
+    # row,col = img_ch.shape
+    # row_center, col_center = int(row/2), int(col/2)
+    #
+    # # Calclate optimized size for FFT
+    # fft_row = cv2.getOptimalDFTSize(row)
+    # fft_col = cv2.getOptimalDFTSize(col)
+    #
+    # # Generate optimized image
+    # img_merged = np.zeros((fft_row, fft_col), np.uint8)
+    # img_merged[0:row,0:col] = img_ch
+    #
+    # # Calc DFT
+    # dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    #
+    # # Shift DFT
+    # dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
+    #
+    # magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))
+    # cv2.imshow("magnitude_spectrum",magnitude_spectrum)
+    # # MASK process
+    # # mask = np.zeros((fft_row,fft_col,2),np.uint8)
+    # # mask[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 1
+    # # masked = dft_shift*mask
+    # masked = dft_shift
+    #
+    # # Calc IDFT
+    # f_ishift = np.fft.ifftshift(masked)
+    # img_back = cv2.idft(f_ishift)
+    #
+    # img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1])
+    #
+    # # Crop raw area
+    # img_back = img_back[0:row, 0:col]
+    #
+    # return img_back
+    # # ------------------------
+    # # FFT method with numpy
+    # # ------------------------
+    # # Get image size
+    # row,col = img_ch.shape
+    # row_center, col_center = int(row/2), int(col/2)
+    #
+    # # Calc FFT
+    # fft = np.fft.fft2(img_ch)
+    # fft_shift = np.fft.fftshift(fft)
+    #
+    # # MASK process
+    # fft_shift[row_center-200:row_center+200, col_center-200:col_center+200] = 0
+    #
+    # # IFFT process
+    # ifft_shift = np.fft.ifftshift(fft_shift)
+    # ifft = np.fft.ifft2(ifft_shift)
+    # img_back = np.abs(ifft)
+    #
+    # return img_back
 # --------------------------------------
 def MASK_PROCESS_BY_FFT(img_col):

DFT用のゼロパディング部分の簡素化

2017/06/11 22:24

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@@ -72,19 +72,15 @@
     # Generate optimized image
-    right = fft_col - col
-    bottom = fft_row - row
-    bordertype = cv2.BORDER_CONSTANT
-    img_opt = cv2.copyMakeBorder(img_ch,0,bottom,0,right,bordertype, value = 0)
+    img_merged = np.zeros((fft_row, fft_col), np.uint8)
+    img_merged[0:row,0:col] = img_ch
     # Calc DFT
-    dft = cv2.dft(np.float32(img_opt),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
+    dft = cv2.dft(np.float32(img_merged),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)

画像の表内への埋め込み

2017/06/11 12:36

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	@@ -1 +1 @@
1	- OpenCVを使ったフーリエ変換でのマスク処理
1	+ OpenCVを使った、フーリエ変換でのマスク処理

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@@ -12,11 +12,13 @@
 FFT-->IFFTで画像が元に戻ることを確認するために、FFTとIFFT処理だけを実装してテストしましたが、以下のように画像が元に戻らない状態です。
-*生画像                *FFT-->(マスク処理なし)-->IFFT
+|生画像|加工後画像|
+|:--|--:|
-![生画像](59a65caf9f5c3592f28efa455bbb955c.png) ![処理後](9c0a1c4748cecb2bfb908b1d0980f64e.jpeg)
+|![生画像](59a65caf9f5c3592f28efa455bbb955c.png)|![処理後](9c0a1c4748cecb2bfb908b1d0980f64e.jpeg)|

タイトルの誤植修正

2017/06/11 07:42

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	@@ -1 +1 @@
1	- OpenCVを使ったフーリエ変換~~を使った~~マスク処理
1	+ OpenCVを使ったフーリエ変換でのマスク処理

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