在使用 Python 和 OpenCV 进行傅里叶变换后，图像通过 plt.imshow() 可以正常显示，但使用 cv2.imshow() 时显示为全白的问题解决办法（详细图文教程）

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一、问题

在做图像处理时，傅里叶变换后需要将图像通过cv2.imshow()显示或通过cv2.imwrite()保存到指定路径，但是显示或保存的图像都为白色，只有通过plt.imshow()才能正常显示。例如下面代码对应处理结果：

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

img = cv2.imread("Images/ExperimentalImage4/originalImage/architecture2.png",-1)
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dftShift = np.fft.fftshift(dft)
ishift = np.fft.ifftshift(dftShift)
iImage = cv2.idft(ishift)
iImg = cv2.magnitude(iImage[:,:,0],iImage[:,:,1])
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = "gray"),plt.title("original"),plt.axis('off')
plt.subplot(122),plt.imshow(iImg,cmap = "gray"),plt.title("inverse"),plt.axis('off')

cv2.imshow("inverse",iImg)
cv2.waitKey(10)

plt.show()

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二、解决办法

2.1 办法

将傅里叶逆变换后的每个像素值除以积（行数 * 列数，例如本实例中图像的分别率为640*512，就除以327680），最后将浮点数转换到8位无符号整型。

2.2 代码

具体的完整代码见下：

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

img = cv2.imread("Images/ExperimentalImage4/originalImage/architecture2.png",-1)
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dftShift = np.fft.fftshift(dft)
ishift = np.fft.ifftshift(dftShift)
iImage = cv2.idft(ishift)
iImg = cv2.magnitude(iImage[:,:,0],iImage[:,:,1])
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = "gray"),plt.title("original"),plt.axis('off')
plt.subplot(122),plt.imshow(iImg,cmap = "gray"),plt.title("inverse"),plt.axis('off')

iImg = np.uint8(iImg / 327680)  ##将傅里叶逆变换后的每个像素值除以积（行数 * 列数），最后将浮点数转换到8位无符号整型
cv2.imwrite('./.inverse.png',iImg)
cv2.imshow("inverse",iImg)
cv2.waitKey(10)

plt.show()