【Halcon视觉】图像的傅里叶变换

最新推荐文章于 2024-09-28 16:31:29 发布

文布斯

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分类专栏：视觉文章标签：计算机视觉 opencv 深度学习

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本文介绍了傅里叶变换的基本概念及其在图像处理中的应用。通过变换可以分析图像中像素点的频率分布，去除噪声并突出边缘特征。文章还提供了一个具体的例子来说明如何使用傅里叶变换处理图像。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

傅里叶变换的定义：傅里叶变换是时域到频域的变换方法。通俗的讲，是将图像现在的空间，变换到能够反映某些事物出现的频率的空间。

傅里叶变换的用途：一般对出现频率高的像素点的分析，以及噪声的去除。

频率图的特点：图像中心是频率为0的原点，由内到外频率越来越高。其中，灰度变化激烈的地方，对应高频成分，如区域边缘，灰度变化不明显的地方，对应低频成分，如区域中心。


*读图
read_image (Image, 'printer_chip/printer_chip_01')

*傅里叶变换
fft_image (Image, ImageFFT)

*区域中心
area_center (ImageFFT, Area, Row, Column)

*画圆1
gen_circle (Circle1, Row, Column, 200)

*画圆2
gen_circle (Circle2, Row, Column, 1000)

*两圆做差
difference (Circle2, Circle1, RegionDifference)

*屏蔽区域
paint_region (RegionDifference, ImageFFT, ImageResult, 0, 'fill')

*傅里叶逆向变换
fft_image_inv (ImageResult, ImageFFTInv)