파이썬으로 이미지 처리 100 노크 # 12 모션 필터

소개

아무래도, 라무입니다.
이번에는 이미지 중에 움직임을 붙이는 필터인 모션 필터를 구현합니다.

12번째: 모션 필터

평활화 필터는 이미지를 평활화하는 필터입니다. 이 필터를 적용하여 전체 이미지를 흐리게 처리할 수 있습니다. 특히 이 모션 필터에서는 유동적인 흐림이 가능합니다.

이 필터에서는 주목 화소를 주변 화소의 대각선의 평균치로 옮겨놓습니다.
예를 들어, 3x3 또는 5x5 모션 필터는 다음과 같습니다.


$\frac{1}{3}$
$0$
$0$


$0$
$\frac{1}{3}$
$0$

$0$
$0$
$\frac{1}{3}$



$\frac{1}{5}$
$0$
$0$
$0$
$0$


$0$
$\frac{1}{5}$
$0$
$0$
$0$

$0$
$0$
$\frac{1}{5}$
$0$
$0$

$0$
$0$
$0$
$\frac{1}{5}$
$0$

$0$
$0$
$0$
$0$
$\frac{1}{5}$


주목 화소가 중심이라고 하면, 주변 화소와 대응하는 필터치의 곱의 합을 주목 화소에 대입하면 좋네요.
3×3 필터라면 $I(x_0,y_0)×\frac{1}{3} + I(x_1,y_1)×\frac{1}{3} + I(x_2,y_2)×\frac{ 1}{3}$의 값을 관심 픽셀에 할당합니다. 이제 주변 화소의 대각선의 평균값이 주목 화소에 대입되고 있네요.

또, 전회와 같이, 화상의 단부 부분은 필터링 처리를 실시할 수 없기 때문에 존재하지 않는 화소는 0을 이용하는 0패딩 처리를 실시합니다.

소스 코드

motionFilter.py

import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt


def motionFilter(img,k):
  w,h,c = img.shape
  size = k // 2

  # ０パディング処理
  _img = np.zeros((w+2*size,h+2*size,c), dtype=np.uint8)
  _img[size:size+w,size:size+h] = img.copy().astype(np.uint8)
  dst = _img.copy()

  # フィルタ作成
  ker = np.zeros((k,k), dtype=np.float)
  for i in range(-1*size,k-size):
    ker[i+size,i+size] = 1/k

  # フィルタリング処理
  for x in range(w):
    for y in range(h):
      for z in range(c):
        dst[x+size,y+size,z] = np.sum(ker*_img[x:x+k,y:y+k,z])

  dst = dst[size:size+w,size:size+h].astype(np.uint8)

  return dst


# 画像読込
img = cv2.imread('image.jpg')

# モーションフィルタ
# 第２引数：フィルタサイズ
img = motionFilter(img,21)

# 画像保存
cv2.imwrite('result.jpg', img)
# 画像表示
plt.imshow(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
plt.show()

이미지 왼쪽은 입력 이미지이고 이미지 오른쪽은 출력 이미지입니다.
흐릿한 느낌의 출력 화상이 되어 있어, 평활화를 실시할 수 있는 것을 알 수 있습니다. 또한 다른 평활화 필터와 달리 필터의 대각선 방향으로 흐릅니다.

결론

만약, 질문이 있는 분이 계시면 부담없이 부디.
imori_imori씨의 Github 에 공식의 해답이 실려 있으므로 꼭 그쪽도 확인해 보세요.
그런 다음 파이썬은 초보자이므로 잘못된 곳이 있더라도 부드럽게 지적하십시오.