从图像opencv python中的像素中减去不同的值

Question

我正在尝试在此 paper 中复制该研究以进行验证。

长话短说：

我使用以下方法从视频中的所有帧中提取了像素行：

values_list = []

for filename in glob.glob('frames//*.png'):

    img = cv2.imread(filename,0)    
    values_list.append(img[100, :]) #Get all rows at y-axis 17 which is the row pixels

然后我使用以下方法创建了一个情节：

fig, ax = plt.subplots()
width = 10
xlim = 0, width*len(values_list)
ylim = 0, max([len(v) for v in values_list]) + 2


ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim, autoscale_on=False)
for i in range(len(values_list)):
    plt.imshow(np.array(values_list[i]).reshape(-1, 1), extent=[i * width, (i + 1) * width, 0, len(values_list[i])],
               origin='lower', cmap='gray')

ax.set_aspect('auto')

fig.set_size_inches(20, 10.5)

plt.savefig('myimage.png', format='png', dpi=1000)

这给出了以下情节

以上内容等同于他们在作者论文中在 b) c) 和 d) 处显示的内容（但水平而不是垂直，灰度而不是颜色）。他们是如何将其转换为 e) f) 和 g) 的等价物，如下所示？

所有的索赔都是

这种调制 (b) c) 和 d)) 在图中很难看到。做这个 调制更明显，我们减去了一个缓慢变化的分量 沿图中的垂直方向与每个像素分开 时变值，从而增强交流分量（AC） 光调制，以心跳或更高的速率变化。

如何从values_list 中存储的像素中减去一个缓慢变化的分量，即每一帧图像的像素？

附加：

复制图的values_list如下

下载Electronic supplementary material下paper底部的视频链接，使用下面的代码将视频转成帧，再套用上面的代码。

import cv2

vidcap = cv2.VideoCapture('video/2.mp4')
success, image = vidcap.read()
count = 0
while success:

    cv2.imwrite("frames/%d.png" % count, image)
    success, image = vidcap.read()
    count += 1

Answer 1

import glob
import cv2

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

values_list = []
values_mean = []

count = 0

for filename in glob.glob('video//frames//*.png'):

    count +=1
    img = cv2.imread(filename,0)    

    values_list.append(img[100,:]) #Get all rows at x-axis 17 which is the row pixels
    values_mean.append(np.round(np.mean(img[100:]), decimals=0))

values_list = np.array(values_list)
values_mean = np.array(values_mean).reshape(-1,1)
new_column_value = values_mean - values_list
new_column_value_scaled = np.interp(new_column_value, (new_column_value.min(), new_column_value.max()),(0, 255))

plotted_values_list = new_column_value_scaled

fig, ax = plt.subplots()
width = 10
xlim = 0, width*len(values_list)
ylim = 0, max([len(v) for v in values_list]) + 2


ax.set(xlim=xlim, ylim=ylim, autoscale_on=False)

for i in range(len(plotted_values_list)):
    plt.imshow(np.array(plotted_values_list[i,:]).reshape(-1, 1), extent=[i * width, (i + 1) * width, 0, 
                                                                          len(plotted_values_list[i,:])],origin='lower', cmap='gray')

ax.set_aspect('auto')

fig.set_size_inches(20, 10.5)

plt.savefig('myimage_whole.png', format='png', dpi=500)
#plt.show()

这给出了这张图片：