本文介绍了傅里叶变换在图像分析中的应用，特别是在OpenCV和Numpy库中的实现，如cv2.dft()和cv2.idft()函数。傅里叶变换用于分析图像的频率特性，高频成分对应于图像的边界和噪声，而低频成分则表示平滑区域。Numpy的FFT函数提供了快速计算傅里叶变换的途径。
傅里叶变换
目标
本小节我们将要学习：
• 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换
• 使用 Numpy 中 FFT（快速傅里叶变换）函数
• 傅里叶变换的一些用处
• 我们将要学习的函数有：cv2.dft()，cv2.idft() 等
原理
- 傅里叶变换经常被用来分析不同滤波器的频率特性
- 对于一个正弦信号，如果它的幅度变化非常快，我们可以说他是高频信号，如果变化非常慢，我们称之为低频信号。你可以把这种想法应用到图像中，图像那里的幅度变化非常大呢？边界点或者噪声。所以我们说边界和噪声是图像中的高频分量（注意这里的高频是指变化非常快，而非出现的次数多）。如果没有如此大的幅度变化我们称之为低频分量。
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