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傅里叶变换是干嘛的 傅里叶得到低频、高频信息针对低频、高频处理能够实现不同的目的。 傅里叶过程是可逆的图像经过傅里叶变换、逆傅里叶变换后能够恢复到原始图像 在频域对图像进行处理在频域的处理会反映在逆变换图像上 原理 傅里叶支持值域和频域互推
振幅 相位开始的时间 numpy实现傅里叶变换
numpy.fft.fft2 傅里叶变换
得到频谱
numpy.fft.fftshift 将零频率分量移动到频谱中心 20*np.log(np.abs(fshift)) 设置频谱的范围
比如图像是0-255的范围这样就可以约束频谱到可视的范围 numpy逆傅里叶变换
numpy.fft.ifft2 逆傅里叶变换
返回一个复数数组complex ndarray numpy.fft.ifftshift 逆移动 np.abs逆傅里叶变换结果
通过数组获得可以图像显示的值 滤波
概念
空域→频域→空域
低频对应图像内变化缓慢的灰度分量。例如在一幅大草原的图像中低频对应着广袤的颜色趋于一致的草原。 高频对应图像内变化越来越快的灰度分量是由灰度的尖锐过渡造成的。例如在一幅大草原的图像中其中狮子的边缘等信息,
接受通过或拒绝一定频率的分量
通过低频的滤波器成为低通滤波器
通过高频的滤波器成为高通滤波器
作用
修改傅里叶变换以达到特殊目的然后计算IDFT返回到图像域。 特殊目的:图像增强、图像去噪、边缘检测、特征提取、压缩、加密等。 高频
思路调整高低频率主要是设置图像中的选取的位置然后把不需要的地方换成黑色0 低频 OpenCV实现傅里叶变换
cv2.dft(原始图像转换标识)
返回结果
双通道1.结果的实数部分2.结果的虚数部分
原始图像要先转换成np.float32
转换标识cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT输出复数阵列
cv2.magnitude(参数1参数2)计算幅值
参数1∶浮点型X坐标值也就是实部 参数2: 浮点型Y坐标值也就是虚部 cv2.idft(原始数据) 逆傅里叶变换
返回结果取决于原始数据的类型和大小
原始数据实数或者复数均可
numpy.fft.ifftshift
ffshift函数的逆函数
