如何用python提取图像的归一化傅里叶描述子

可以使用 OpenCV 库来提取图像的归一化傅里叶描述子。以下是一个简单的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读入图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0) 

# 计算傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 获取幅度谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

# 提取归一化傅里叶描述子
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))

# 显示图像和描述子
cv2.imshow('image', img)
cv2.imshow('spectrum', magnitude_spectrum)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先读入图像，然后计算其傅里叶变换，并获取其幅度谱。接着，我们使用 OpenCV 的 `cv2.dft` 函数计算归一化傅里叶描述子，并使用 `cv2.magnitude` 函数获取其幅度。最后，我们将原始图像和描述子显示出来。

相关问题

用python提取图像的归一化傅里叶描述子特征

要提取图像的归一化傅里叶描述子特征，需要进行以下步骤：

1. 将图像转化为灰度图像，并进行二值化处理（将图像转化为黑白色）。

2. 对二值化后的图像进行边界提取，得到图像的边界点集。

3. 对边界点集进行傅里叶变换，得到图像的傅里叶描述子。

4. 对傅里叶描述子进行归一化处理，得到图像的归一化傅里叶描述子特征。

下面是用Python实现上述步骤的代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转化为灰度图像
img = cv2.imread("image.jpg")
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(gray, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 边界提取
contours, hierarchy = cv2.findContours(thresh, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
cnt = contours[0]

# 傅里叶描述子计算
fourier_desc = cv2.dft(np.float32(cnt), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
fourier_desc = np.fft.fftshift(fourier_desc)

# 归一化傅里叶描述子计算
norm_fourier_desc = cv2.normalize(np.abs(fourier_desc), None, alpha=0, beta=1, norm_type=cv2.NORM_MINMAX)

# 输出归一化傅里叶描述子特征
print(norm_fourier_desc)

在上述代码中，使用了OpenCV库中的cv2模块来完成图像处理和傅里叶描述子计算。具体来说，使用了cv2.cvtColor()函数将图像转化为灰度图像，cv2.threshold()函数进行二值化处理，cv2.findContours()函数进行边界提取，cv2.dft()函数进行傅里叶描述子计算，cv2.normalize()函数进行归一化处理。最后输出了归一化傅里叶描述子特征。

python提取图像的归一化傅里叶描述子

提取图像的归一化傅里叶描述子的步骤如下：

1. 读取图像并将其转换为灰度图像。

2. 对图像进行二值化处理，可以使用阈值分割或自适应阈值分割。

3. 计算二值图像的边界，可以使用Canny边缘检测等算法。

4. 对边界进行特征提取，可以使用傅里叶描述子算法。傅里叶描述子是通过对边界曲线进行傅里叶变换得到的一组复数系数，用于描述曲线的形状特征。

5. 对傅里叶描述子进行归一化处理，使其具有旋转、平移和缩放不变性。

下面是一个python实现的简单示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 二值化处理
ret, thresh = cv2.threshold(img, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY)

# 边缘检测
edges = cv2.Canny(thresh, 100, 200)

# 计算边界的傅里叶描述子
contours, hierarchy = cv2.findContours(edges, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_NONE)
cnt = contours[0]
fourier_desc = cv2.dft(np.float32(cnt[:, 0, :]), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
fourier_desc = np.fft.fftshift(fourier_desc)

# 归一化傅里叶描述子
fourier_desc_norm = np.abs(fourier_desc) / np.abs(fourier_desc[0])

# 输出归一化傅里叶描述子
print(fourier_desc_norm)

需要注意的是，这只是一个简单示例，实际应用中可能需要对傅里叶描述子进行降维处理或者采用其他算法进行特征提取。