使用 OpenCV 和 SciPy 实现视频低通滤波 - 移除 60Hz 噪声保留 20Hz 内容

要实现读入一个视频数据并进行低通滤波，可以使用OpenCV库来读取视频数据，并使用信号处理库（如SciPy）来进行滤波。

首先，需要安装OpenCV和SciPy库。可以使用以下命令来安装这两个库：

pip install opencv-python
pip install scipy

接下来，可以使用以下代码来读取视频数据并进行低通滤波：

import cv2
import numpy as np
from scipy import signal

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 获取视频帧率和尺寸
fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

# 创建低通滤波器
b, a = signal.butter(4, 20/(fps/2), 'low')

# 创建输出视频文件
out = cv2.VideoWriter('filtered_video.mp4', cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (width, height))

while True:
    # 读取视频帧
    ret, frame = cap.read()

    if ret:
        # 转换为灰度图像
        gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        
        # 对灰度图像进行滤波
        filtered_gray = signal.lfilter(b, a, gray)
        
        # 将滤波后的图像转换回BGR格式
        filtered_frame = cv2.cvtColor(filtered_gray.astype(np.uint8), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
        
        # 写入输出视频文件
        out.write(filtered_frame)
        
        # 显示滤波后的图像
        cv2.imshow('Filtered Video', filtered_frame)
        
        # 按下'q'键退出循环
        if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
            break
    else:
        break

# 释放资源
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

上述代码中，首先使用cv2.VideoCapture函数读取视频文件，并获取视频的帧率和尺寸。然后，使用signal.butter函数创建一个低通滤波器。接下来，进入一个循环，读取视频的每一帧。将每一帧转换为灰度图像，并使用signal.lfilter函数对灰度图像进行低通滤波。然后，将滤波后的图像转换回BGR格式，并使用cv2.VideoWriter将滤波后的帧写入输出视频文件。同时，使用cv2.imshow显示滤波后的图像。最后，按下'q'键退出循环，并释放资源。

请注意，上述代码中的'video.mp4'和'filtered_video.mp4'是示例视频文件的路径和输出视频文件的路径，你需要根据实际情况修改这些路径。另外，代码中的滤波器阶数和截止频率也可以根据实际需求进行调整。