opencv-python 傅里叶变换

引用:OpenCV中的傅立叶变换可以通过使用cv.dft()函数来实现。此函数将返回一个具有实部和虚部的复数结果。图像需要首先转换为np.float32类型。
然后，我们可以使用np.fft.fftshift()函数来将傅立叶变换的结果进行移位，从而将零频率分量移到频谱的中心位置。接下来，我们可以使用20*np.log()函数将傅立叶变换结果的幅度谱转换为可视化的图像。最后，我们可以使用plt.imshow()函数显示原始图像和幅度谱图像。
如果我们想要找到最佳尺寸以进行傅立叶变换，OpenCV提供了cv.getOptimalDFTSize()函数。该函数可以用于确定图像的最佳尺寸，以便进行傅立叶变换。 <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [opencv-python 傅里叶变换](https://blog.csdn.net/update7/article/details/105927378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]