前言
在前一篇的博文中，我們詳細講解了傅里葉變換的原理以及使用Numpy庫實現傅里葉變換。但是其實OpenCV有直接實現傅里葉變換的函數。
在OpenCV中，我們通過cv2.dft()來實現傅里葉變換，使用cv2.idft()來實現逆傅里葉變換。兩個函數的定義如下：
這里的原始圖像必須是np.float32格式。所以，我們首先需要使用cv2.float32()函數將圖像轉換。而轉換標識的值通常為cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT，用來輸出一個復數陣列。
經過cv2.dft()函數的變換后，我們會得到原始圖像的頻譜信息。此時零分量與Numpy庫實現一樣都不在中心位置。這里我們還是需要使用numpy.fft.fftshift()函數將其移動到中間位置。
需要特別注意的是，函數cv2.dft()返回值是雙通道的，第1個通道是結果的實數部分，第2個通道是結果的虛數部分。使用numpy.fft.fftshift()函數處理后，頻譜圖像還只是一個由實部和虛部構成的值，要顯示出來，要使用到另一個函數cv2.magnitude()。
該函數的定義如下：
參數1：浮點型x坐標值，也就是實部
參數2：浮點型y坐標值，也就是虛部，它必須和參數1具有相同的大小（size）
得到頻譜圖像的幅度之后，還需要將幅度映射到灰度空間[0,255]內，使其以灰度圖像顯示出來。與前篇博文一樣，使用20*np.log(cv2.magnitude())。
實現傅里葉變換
下面，我們來通過上述OpenCV函數來實現傅里葉變換，并顯示其頻譜信息。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread("4.jpg", 0)
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dftShift = np.fft.fftshift(dft)
result = 20 * np.log(cv2.magnitude(dftShift[:, :, 0], dftShift[:, :, 1]))
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.axis('off')
plt.subplot(122)
plt.imshow(result, cmap="gray")
plt.axis('off')
plt.show()
運行之后，顯示效果與前篇博文一樣。
實現逆傅里葉變換
還是與上篇博文一樣，這里我們過濾圖像的頻譜信息，這里我們過濾低頻信息。
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv2.imread("4.jpg", 0)
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dftShift = np.fft.fftshift(dft)
result = 20 * np.log(cv2.magnitude(dftShift[:, :, 0], dftShift[:, :, 1]))
rows,cols=img.shape
rows_half,cols_half=int(rows/2),int(cols/2)
mask=np.zeros((rows,cols,2),dtype=np.uint8)
mask[rows_half-30:rows_half+30,cols_half-30:cols_half+30]=1
#逆傅里葉變換
fShift=dftShift*mask
ishift=np.fft.ifftshift(fShift)
iimg=cv2.idft(ishift)
iimg=cv2.magnitude(iimg[:,:,0],iimg[:,:,1])
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, cmap="gray")
plt.axis('off')
plt.subplot(122)
plt.imshow(iimg, cmap="gray")
plt.axis('off')
plt.show()
運行之后，效果如下：
可以看到過濾低頻信息后，圖像的邊緣信息被消弱了。
到此這篇關于OpenCV-Python使用cv2實現傅里葉變換的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV 傅里葉變換內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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