回答編集履歴
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質問と同じ画像の再現方法の追記
test
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FFT/畳み込みを使ってる感がいろいろ楽しそうで、質問の方法の解を見てみたい気もします。
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2017-08-19 追記
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`python blurer.py fft_of_original.png`で同じ画像が再現できます。
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まだ修正中ですが…
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```Python
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import sys
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import numpy as np
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from PIL import Image
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# from scipy import signal
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# Comment out
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# if len(sys.argv) != 5:
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# print('python blurer.py input fft_of_blur fft_of_original result')
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if len(sys.argv) != 2:
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print('python blurer.py fft_of_original.png')
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sys.exit(1)
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# ブレを表現する画像をつくる
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size = 128
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half_size = int((size - 1) / 2)
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blur = Image.new('L', (size, size))
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blur_pixels = blur.load()
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for x in range(half_size, half_size + 5):
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for y in range(half_size, half_size + 20):
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blur_pixels[half_size, y] = 255
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blur.save('blur.png')
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# FFTと畳み込み
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# ブレ画像
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blur_arr = np.array(blur)
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Z = np.fft.fft2(blur_arr)
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Z = np.fft.fftshift(Z)
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+
P = np.log(np.abs(Z) + 1)
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P_norm = (P * 255.0) / np.amax(P)
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+
y = np.uint8(np.around(P_norm))
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print("BLUR MIN:%s"%np.min(y))
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+
print("BLUR MAX:%s"%np.max(y))
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img_out = Image.fromarray(y)
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+
img_out.save("blur_arr.png")
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# 原画像
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img_in = Image.open(sys.argv[1])
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x = np.array(img_in.convert('L'))
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X = np.fft.fft2(x)
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X = np.fft.fftshift(X)
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+
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+
P = np.log(np.abs(X) + 1)
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+
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+
P_norm = (P * 255.0) / np.amax(P)
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+
y = np.uint8(np.around(P_norm))
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+
print("ORIGINAL MIN:%s"%np.min(y))
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+
print("ORIGINAL MAX:%s"%np.max(y))
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+
img_out = Image.fromarray(y)
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img_out.save("fftshift.png")
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# 畳み込み結果
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W = np.fft.fftshift(np.fft.ifft2(Z * X))
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P = np.log(np.abs(W) + 1)
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P_norm = P / np.amax(P) * 255
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y = np.uint8(np.around(P_norm))
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print("CONV MIN:%s"%np.min(y))
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print("CONV MAX:%s"%np.max(y))
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+
img_out = Image.fromarray(y)
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img_out.save("conv.png")
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