vs szTitle[MAX_LOADSTRING] 怎么改

以下是用Python编写的程序，可读入图像Fig0464(a) (car_75DPI Moire).tif，并进行频域滤波：

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读入图像
img = cv2.imread('Fig0464(a) (car_75DPI Moire).tif', 0)

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

# 计算幅度谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

# 显示幅度谱
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

# 保存幅度谱
cv2.imwrite('magnitude_spectrum.png', magnitude_spectrum)

# 计算类冲激的坐标位置
rows, cols = magnitude_spectrum.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
magnitude_spectrum[crow-2:crow+3, ccol-2:ccol+3] = 0
print("类冲激的坐标位置为：({}, {})".format(crow, ccol))

运行程序后，会显示输入图像和幅度谱，同时保存幅度谱为magnitude_spectrum.png文件。程序还会计算幅度谱中类冲激的坐标位置，并输出到控制台。

注意：本程序中的傅里叶变换使用的是numpy.fft库，而不是OpenCV中的cv2.dft函数。如果需要使用cv2.dft函数，需要对输入图像进行填充。