原圖：
圖像信息,可以看到圖像是一個816*2100像素的圖片:
python代碼：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('11.jpg', 0)
img1 = img.astype('float')
img_dct = cv2.dct(img1)
img_dct_log = np.log(abs(img_dct))
img_recor = cv2.idct(img_dct)
recor_temp = img_dct[0:100,0:100]
recor_temp2 = np.zeros(img.shape)
recor_temp2[0:100,0:100] = recor_temp
print recor_temp.shape
print recor_temp2.shape
img_recor1 = cv2.idct(recor_temp2)
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('original')
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_dct_log)
plt.title('dct transformed')
plt.subplot(223)
plt.imshow(img_recor)
plt.title('idct transformed')
plt.subplot(224)
plt.imshow(img_recor1)
plt.title('idct transformed2')
plt.show()
僅僅提取一個100*100的DCT系數后的效果：
當用800*1000的DCT系數：
可以看到圖像細節更豐富了一些：
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread('11.jpg', 0)
img1 = img.astype('float')
img_dct = cv2.dct(img1)
img_dct_log = np.log(abs(img_dct))
img_recor = cv2.idct(img_dct)
recor_temp = img_dct[0:800,0:1000]
recor_temp2 = np.zeros(img.shape)
recor_temp2[0:800,0:1000] = recor_temp
print recor_temp.shape
print recor_temp2.shape
img_recor1 = cv2.idct(recor_temp2)
plt.subplot(221)
plt.imshow(img)
plt.title('original')
plt.subplot(222)
plt.imshow(img_dct_log)
plt.title('dct transformed')
plt.subplot(223)
plt.imshow(img_recor)
plt.title('idct transformed')
plt.subplot(224)
plt.imshow(img_recor1)
plt.title('idct transformed2')
plt.show()
當用816*1200的DCT系數：
可以看出圖像恢復到原來的質量了．
分析代碼：
img_dct保存的是dct變換后的矩陣，img_dct_log是矩陣中的元素首先取絕對值，再求對數的矩陣．
img_dct_log = np.log(abs(img_dct))
那么對數的底是多少呢？
打印出來img_dct_log和abs(img_dct)看一下：
打印結果：
其中9.45971865e+04=9.45971865 x 10^4 =94597.1865表示的是科學計數法．
我們看到只有在底數取e的時候，對應的對數才符合題目輸出要求，所以,python numpy.log函數取的是以自然常數e為地的對數．
到此這篇關于OpenCV實現圖片編解碼實踐的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV 圖片編解碼內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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