12.python-opencv圖像傅里葉變換

第一章 python-opencv-圖片導入和顯示
第二章 python-opencv圖像簡單處理
第三章 python-opencv圖像mask掩膜處理
第四章 python-opencv圖像馬賽克
第五章 python-opencv人臉馬賽克
第六章 python-opencv人臉檢測
第七章 python-opencv圖像張貼
第八章 python-opencv輪廓繪制
第九章 python-opencv邊緣檢測
第十章 python-opencvpython-opencv邊緣檢測與人臉檢測應用
第十一章 python-opencv直方圖繪制與直方圖均衡

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文章目錄

• 12.python-opencv圖像傅里葉變換
• 前言
• 完整代碼
• 結果展示

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前言

本文主要說明如何使用python-opencv將圖像進行傅里葉變換，即將圖像時域轉換成頻域。

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完整代碼

import numpy as np import cv2 from matplotlib import pyplot as plt# 加載圖片 img = cv2.imread('./moon.jpg',0)# 進行傅里葉變換，時域變頻域 dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) # 將零零頻率分量移動到頻譜的中心 dft_shift = np.fft.fftshift(dft)# 處理數值 magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,:,0],dft_shift[:,:,1]))# 創建顯示窗口，顯示第一張圖片 plt.subplot(121) plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image') plt.xticks([]) plt.yticks([])# 創建顯示窗口，顯示第二張圖片 plt.subplot(122) plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum') plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.show()

結果展示

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python-opencv图像傅里叶变换的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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