计算图像的正向快速傅里叶变换(FFT)编程

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本文介绍了如何使用Python和NumPy库计算图像的正向快速傅里叶变换(FFT),并通过OpenCV将图像转换为灰度,进一步展示如何获取幅度谱并绘制原始图像与频谱图像。这一过程有助于理解图像的频率特征。

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计算图像的正向快速傅里叶变换(FFT)编程

快速傅里叶变换(FFT)是一种用于图像处理和信号处理的重要算法。它可以将图像从空域转换到频域,提供有关图像频率特征的信息。在本文中,我们将讨论如何使用Python编程计算图像的正向FFT,并提供相应的源代码。

首先,我们需要导入必要的库。在本例中,我们将使用NumPy库来进行数组操作和傅里叶变换。

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

接下来,我们需要加载图像并将其转换为灰度图像。这可以通过使用OpenCV库中的cv2.imread()函数来实现。

# 读取图像
image =
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