怎么在python中利用opencv实现一个图像傅里叶变换

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傅里叶变换dft
=cv.dft (np.float32 (img),国旗=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
傅里叶逆变换
img_back=cv.idft (f_ishift)

实验:将图像转换到频率域,低通滤波,将频率域转回到时域,显示图像

import  numpy  as  np 　　import  cv2  as 简历 　　得到matplotlib  import  pyplot  as  plt 　　 　　时间=img  cv.imread (& # 39; d:/paojie_g.jpg& # 39;, 0) 　　行,,cols =img.shape 　　乌鸦,ccol =,行//2,,,关口//2 　　 　　时间=dft  cv.dft (np.float32 (img) flags =, cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 　　时间=dft_shift  np.fft.fftshift (dft) 　　 　　#,create  a  mask 首先,center  square  is  1, remaining  all  0 　　时间=mask  np.zeros ((np.uint8行,关口,2)) 　　面具(crow-30:乌鸦+ 31日,ccol-30: ccol + 31日,:],=,1 　　 　　#,apply  mask 以及inverse  DFT 　　时间=fshift  dft_shift *面具 　　时间=f_ishift  np.fft.ifftshift (fshift) 　　时间=img_back  cv.idft (f_ishift) 　　时间=img_back  cv.magnitude (img_back [:: 0], img_back [::, 1]) 　　 　　plt.subplot (121), plt.imshow (img, cmap =, & # 39;灰色# 39;) 　　plt.title (& # 39; Input 图像# 39;),,plt.xticks ([]), plt.yticks ([]) 　　plt.subplot (122), plt.imshow (img_back, cmap =, & # 39;灰色# 39;) 　　plt.title (& # 39; Low  Pass 过滤# 39;),,plt.xticks ([]), plt.yticks ([]) 　　plt.show ()

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