用python提取图像的傅里叶描述子特征
时间: 2023-11-12 08:03:51 浏览: 53
以下是提取图像傅里叶描述子特征的Python代码示例:
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
# 计算傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 取中心区域
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
fshift[crow - 30:crow + 30, ccol - 30:ccol + 30] = 0
# 反映射傅里叶变换
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)
# 提取傅里叶描述子特征
descriptors = cv2.xfeatures2d.FREAK_create().compute(img, cv2.KeyPoint(0, 0, 10))
# 显示原始图像和反映射的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Transformed Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
# 显示特征描述子
print(descriptors)
```
在这个例子中,我们首先读取一张灰度图像,然后计算它的傅里叶变换。接着,我们取中心区域并反映射傅里叶变换,这样可以去除图像中的高频噪声。然后,我们使用OpenCV的FREAK算法提取特征描述子。最后,我们显示原始图像和反映射的图像,并输出特征描述子。