OpenCV离散傅立叶变换(DFT)的实例编程

本文介绍了如何使用OpenCV在Python中实现离散傅立叶变换(DFT),并提供了详细的实例代码。通过DFT,可以将图像转换到频域进行分析,适用于图像滤波、频域分析和图像压缩等应用。

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OpenCV离散傅立叶变换(DFT)的实例编程

离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)是一种将离散信号转换为频域表示的技术。在计算机视觉和图像处理领域中,DFT广泛用于图像滤波、频域分析和图像压缩等应用。OpenCV提供了强大的图像处理功能,并且支持DFT操作。本文将通过一个实例来演示如何使用OpenCV进行离散傅立叶变换。

首先,我们需要导入OpenCV库,并读取一幅图像作为输入。下面是导入库和读取图像的代码:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('input_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
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