本文介绍了如何利用OpenCV库进行离散傅里叶变换（DFT），以实现图像的频域分析。首先，加载图像并转换为灰度图像，然后扩展图像尺寸至2的幂次方大小，接着进行DFT变换。变换结果是复数数组，通过计算幅度谱图以可视化。使用OpenCV调整幅度谱图的低频部分，并用Matplotlib展示结果。此过程有助于理解图像频率特征和进行图像处理操作。
图像处理中的频域变换是一种常用的技术，通过将图像从空域转换到频域，可以揭示图像的频率特征并进行相关操作。其中，离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）是最常用的频域变换方法之一。本文将介绍如何使用OpenCV库进行图像的DFT频域变换，并提供相应的源代码。
首先，我们需要安装OpenCV库，并导入所需的模块：
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
接下来，我们加载一张图像并将其转换为灰度图像。这里以加载一张名为"image.jpg"的图像为例：
image = cv2.imread("image.jpg"
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