opencv Dft

OpenCV中的DFT（Discrete Fourier Transform，离散傅里叶变换）函数用于将图像从空间域转换到频率域。通过DFT，我们可以分析图像的频率特征，例如图像中的边缘、纹理等。以下是使用OpenCV进行DFT的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 将图像转换为浮点型，并进行零均值化
image_float = np.float32(image)
image_float -= np.mean(image_float)

# 执行DFT
dft = cv2.dft(image_float, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)

# 将频谱图像平移至中心
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

# 计算幅度谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))

# 显示原始图像和频谱图像
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Magnitude Spectrum', magnitude_spectrum)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

在上述代码中，我们首先读取了一张灰度图像，并将其转换为浮点型。然后，我们执行DFT，并将频谱图像平移至中心。最后，我们计算幅度谱，并显示原始图像和频谱图像。