python - 在 OpenCV 中实现 Photoshop 高通滤波器 (HPF)

Question

我需要使用 OpenCV 从 Photoshop 实现高通滤波器。我已经阅读了 OpenCV 中的高通滤波器并尝试了一些内核，比如

[[ 0, -1, 0], 
 [-1, 4, -1],
 [ 0, -1, 0]].

然而，结果并不是我想要的，因为输出图像大多是黑白的，而 Photoshop 中的输出图像是灰色的。
以下是示例:
OpenCV high pass和
Photoshop high pass .
另外，我试过:

blur = cv2.GaussianBlur(img,(ksize,ksize),0)
filtered = cv2.subtract(img,blur)

结果类似于 OpenCV high pass .

之后，我尝试将 127 添加到输出图像的每个像素。确实， the image look gray-ish now ，但它仍然与 Photoshop 图像不同。

那么我错过了什么？提前致谢。

编辑。致 Håken Lid:现在的代码很简单:

import cv2
import numpy
img = cv2.imread('input.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img,(31,31),0)
filtered = cv2.subtract(img, blur)
filtered = cv2.add(filtered, 127*numpy.ones(neg_frame.shape, numpy.uint8))
cv2.imwrite('output.jpg', filtered)

这是 result和 original picture .

编辑2。是的，Håken Lid 关于截断是正确的。我再次编辑了代码:

import cv2
import numpy
img = cv2.imread('input.jpg')
blur = cv2.GaussianBlur(img,(31,31),0)
filtered = img - blur
filtered = filtered + 127*numpy.ones(neg_frame.shape, numpy.uint8)
cv2.imwrite('output.jpg', filtered)

输出结果是 this .现在它更像是我想要的，但差异仍然存在。

我的代码:

照相馆:


最后编辑。在玩过 GaussianBlur 内核大小之后，我终于得到了我想要的 ksize = 51 .非常感谢大家的帮助!现在我感觉有点傻:P

Answer 1

如果您在黑色背景上使用单个白色像素拍摄图像并在 Photoshop 中应用滤镜，您将从 Photoshop 中获得卷积核。