高濾波器（HPF）

檢測圖像的某個區域，然后根據像素與周圍像素的亮度差來提升該像素的亮度的濾波器。

數值上，一般為一個核（也是一個矩陣）

效果

原圖：

經過一個核來進行濾波之后，結果是

先找到原圖像的高斯噪聲（之后作差）：

其實可以看出來，高斯的那個效果會更好一點（主要是線更粗，說明準確率更高。但是也導致了邊角的那個箭尾沒有找到）

代碼

下面代碼中的1.png就是原圖

import cv2 import numpy as np from scipy import ndimagekernak_3x3 = np.array([[-1, -1, -1], [-1, 8, -1], [-1, -1, -1]])img = cv2.imread('1.png', 0) # read the img in a gray wayk3 = ndimage.convolve(img, kernak_3x3) # convolveblurred = cv2.GaussianBlur(img, (11, 11), 0) g_hpf = img - blurredcv2.imshow('g_hpf', g_hpf) cv2.imwrite('g_hpf.png', g_hpf) cv2.imshow('k3', k3) cv2.imwrite('k3.png', k3)cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows() 《新程序員》：云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結

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