opencv使用fft图像增强算法python

可以使用cv2.dft()函数进行FFT变换，然后使用cv2.magnitude()函数计算幅度谱，最后使用cv2.idft()函数进行逆变换得到增强后的图像。以下是示例代码：

import cv2
import numpy as np

img = cv2.imread('image.jpg', 0)
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]))

# 高通滤波器
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8)
r = 30
mask[crow - r:crow + r, ccol - r:ccol + r] = 0

# 应用滤波器
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])

cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Magnitude Spectrum', magnitude_spectrum)
cv2.imshow('Enhanced Image', img_back)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()