傅里叶变换在计算机视觉中的应用

傅里叶变换是一种重要的数学工具，在计算机视觉领域中有着广泛的应用。它可以将一个函数或信号从时域转换到频域，从而允许我们分析和处理图像和视频数据的频谱特征。本文将介绍傅里叶变换在计算机视觉中的应用，并提供相应的源代码实例。

傅里叶变换的概述

傅里叶变换可以将一个函数表示为一系列正弦和余弦函数的和，其中每个函数都具有不同的振幅和频率。在计算机视觉中，我们通常使用离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）来处理离散的图像和视频数据。

在Python中，我们可以使用NumPy库中的fft模块来计算离散傅里叶变换。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用NumPy计算图像的二维离散傅里叶变换：

import cv2
import numpy as np

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