OpenCV实现数字图像的傅立叶变换
傅立叶变换作为信号处理中重要的数学工具,在数字图像处理中也有着广泛的应用。OpenCV提供了基于快速傅立叶变换(FFT)的离散傅立叶变换(DFT)实现函数,可以高效地进行数字图像的频域变换。
以下是一个简单的示例代码:
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 进行离散傅立叶变换
dft = cv2.df
本文介绍了如何利用OpenCV库实现数字图像的傅立叶变换。通过示例代码展示了读取图像、执行DFT、移动低频信号至中心以及显示幅度谱的过程,强调了傅立叶变换在图像滤波中的应用,如高斯滤波和均值滤波。
OpenCV实现数字图像的傅立叶变换
傅立叶变换作为信号处理中重要的数学工具,在数字图像处理中也有着广泛的应用。OpenCV提供了基于快速傅立叶变换(FFT)的离散傅立叶变换(DFT)实现函数,可以高效地进行数字图像的频域变换。
以下是一个简单的示例代码:
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)
# 进行离散傅立叶变换
dft = cv2.df
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