OpenCV中使用F变换进行图像滤波

OpenCV中使用F变换进行图像滤波

图像处理中的滤波是一项基本操作，可以实现图像降噪、边缘检测等功能。而在OpenCV中，F变换是一种常用的滤波方法，它能够减少图像中的高频噪声，并且能够保留图像中的低频信息。

F变换是基于傅里叶分析的一种滤波方法，它的计算过程包括傅里叶变换、频域滤波和傅里叶反变换等步骤。在OpenCV中，可以通过cv2.dft()函数来实现傅里叶变换，通过cv2.idft()函数来实现傅里叶反变换。

下面我们通过一个例子来演示如何使用F变换进行图像滤波。

首先，我们需要导入必要的库并读取一张图片。这里我们选择读取一张名为“lena.jpg”的图片。

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('lena.jpg', 0)