OpenCV中的图像基本操作--B站视频教程笔记(八)

原创 已于 2022-06-24 22:11:12 修改 · 724 阅读 · 1 ·
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#opencv #计算机视觉 #python

于 2022-06-24 22:04:01 首次发布
本文是基于B站视频的OpenCV学习笔记，重点讲解傅立叶变换在计算机视觉中的应用。傅立叶变换将图像从时域转换到频域，高频部分对应图像边界，低频部分对应大面积的色调变化。通过cv2.dft()和cv2.idft()函数进行变换，并使用滤波器处理图像，如低通滤波器产生模糊效果，高通滤波器增强边缘。傅立叶变换在频域处理图像能提高效率。

在学习B站教学视频的时候记录的笔记

OpenCV+TensorFlow】迪哥带你做项目！深度学习+计算机视觉实战 纯实战教学 技能点加满

8.1 傅立叶变换

我们生活在时间的世界中，早上7点起床吃饭，8点去挤地铁，9点开始上班。。。以时间为参照就是时域分析。

但是在频域中一切都是静止的！附上一篇讲述很头侧的文章。

傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06 - 知乎

傅立叶变换的作用

  • 高频：变化剧烈的灰度分量，例如边界

  • 低频：变化缓慢的灰度分量，例如一片大海

滤波

  • 低通滤波器：只保留低频，会使得图像模糊

  • 高通滤波器：只保留高频，会杀跌图像细节增强

  • opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，输入图像需要先转换成np.float32格式。

  • 得到的结果中频率为0的部分会在左上角，通常会转换到中心位置，可以通过shift变换来实现。

  • cv2.dft()返回的结果是双通道的(实部，虚部)，通

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