對進行頻域上的處理
opencv中主要就是cv2.dft()和cv2.idft()，輸入影象需要先轉換成np.float32格式。
得到的結果中頻率為0的部分會在左上角，通常要轉換到中心位置，可以通過shift變換來實現。
cv2.dft()返回的結果是雙通道的（實部，虛部），通常還需要轉換成影象格式才能展示（0,255）。
#將頻率為0的移到中心
# 因為傅利葉變換返回的是實部和虛部，故要轉換為矩陣的形式用影象展示出來
#magnitude函式的作用是計算二維向量的幅值，這裡就是計算虛數的幅值
magnitude_spectrum =
20*np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:,
:,0]
,dft_shift[:,
:,1]
))plt.subplot(
121)
,plt.imshow(img, cmap =
'gray'
)plt.title(
'input image'
), plt.xticks(
), plt.yticks(
)plt.subplot(
122)
,plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap =
'gray'
)plt.title(
'magnitude spectrum'
), plt.xticks(
), plt.yticks(
)plt.show(
)左圖為原圖，右圖為原圖在頻域上頻率分布的情況，中間的低頻，隨著向四周擴散頻率逐漸公升高
#以上的**都和前面相同
rows, cols = img.shape
crow, ccol =
int(rows/2)
,int
(cols/2)
#取中心位置，製作掩膜，將高頻的區域置0覆蓋掉，保留低頻訊號
# 低通濾波，通過建立掩膜來提取低頻訊號
mask = np.zeros(
(rows, cols,2)
, np.uint8)
mask[crow-
30:crow+
30, ccol-
30:ccol+30]
=1# idft 傅利葉逆變換
fshift = dft_shift*mask #相當於與操作
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
#前面將頻率為0移到了中心，現在要先移回左上角再做逆變換
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,
:,0]
,img_back[:,
:,1]
)#和上面一樣，虛數求幅值轉為矩陣，繼而用影象表示
plt.subplot(
121)
,plt.imshow(img, cmap =
'gray'
)plt.title(
'input image'
), plt.xticks(
), plt.yticks(
)plt.subplot(
122)
,plt.imshow(img_back, cmap =
'gray'
)plt.title(
'result'
), plt.xticks(
), plt.yticks(
)plt.show(
)效果如下
同理，高通濾波也一樣，只是掩膜不同
# 中心位置
# 高通濾波
mask = np.ones(
(rows, cols,2)
, np.uint8)
mask[crow-
30:crow+
30, ccol-
30:ccol+30]
=0#這裡將中間低頻的部分置0覆蓋掉，保留高頻的部分
# idft
fshift = dft_shift*mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,
:,0]
,img_back[:,
:,1]
)plt.subplot(
121)
,plt.imshow(img, cmap =
'gray'
)plt.title(
'input image'
), plt.xticks(
), plt.yticks(
)plt.subplot(
122)
,plt.imshow(img_back, cmap =
'gray'
)plt.title(
'result'
), plt.xticks(
), plt.yticks(
)plt.show(
)效果如下
教程來自：
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