用代码说明

下面给出一个基于OpenCV的光谱拆分的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取多通道图像
img = cv2.imread('input.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)

# 将多通道图像分离为单通道图像
b, g, r = cv2.split(img)

# 进行傅里叶变换
f_b = np.fft.fft2(b)
f_g = np.fft.fft2(g)
f_r = np.fft.fft2(r)

# 取幅度谱
mag_b = np.abs(f_b)
mag_g = np.abs(f_g)
mag_r = np.abs(f_r)

# 取相位谱
phase_b = np.angle(f_b)
phase_g = np.angle(f_g)
phase_r = np.angle(f_r)

# 将幅度谱和相位谱合并为复数形式
complex_b = mag_b * np.exp(1j * phase_b)
complex_g = mag_g * np.exp(1j * phase_g)
complex_r = mag_r * np.exp(1j * phase_r)

# 进行傅里叶逆变换，得到分离后的图像
b_sep = np.real(np.fft.ifft2(complex_b))
g_sep = np.real(np.fft.ifft2(complex_g))
r_sep = np.real(np.fft.ifft2(complex_r))

# 合并分离后的单通道图像
img_sep = cv2.merge((b_sep, g_sep, r_sep))

# 显示分离后的图像
cv2.imshow('Separated Image', img_sep)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这段代码首先读取一张多通道图像，然后使用cv::split函数将其分离为三个单通道图像。接下来，分别对三个单通道图像进行傅里叶变换，取得幅度谱和相位谱，并将它们合并为复数形式。然后对复数形式的幅度谱和相位谱进行傅里叶逆变换，得到分离后的单通道图像。最后，使用cv::merge函数将分离后的单通道图像合并为一张多通道图像，并显示出来。