用numpy实现图像的傅里叶变换,并且用cv2将变换后的图像显示出来。
时间: 2023-05-19 20:02:42 浏览: 48
可以使用以下代码实现:
```python
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)
# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))
# 将变换后的图像显示出来
cv2.imshow('Magnitude Spectrum', magnitude_spectrum)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.imread`用于读取图像,`np.fft.fft2`用于进行傅里叶变换,`np.fft.fftshift`用于将变换后的图像移动到中心位置,`20 * np.log(np.abs(fshift))`用于计算幅度谱,并将其转换为可视化的形式。最后,使用`cv2.imshow`将变换后的图像显示出来。
相关问题
用python编程将图像傅里叶变换后在频域上加上干扰,然后在傅里叶反变换并展示
好的,以下是一个简单的例子,使用Python的NumPy和OpenCV库来实现:
```python
import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)
# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 在频域上加上干扰
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
fshift[crow - 30:crow + 30, ccol - 30:ccol + 30] = 0
# 反变换
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
iimg = np.fft.ifft2(ishift)
iimg = np.abs(iimg)
# 显示图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, cmap='gray')
plt.title('Processed Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()
```
解释一下代码:
1. 读取图像。
2. 对图像进行傅里叶变换,得到频域图像。
3. 在频域上加上干扰,这里我选择在中心点附近加上一个 60x60 的矩形区域,将其置零。
4. 对处理后的频域图像进行傅里叶反变换,得到处理后的图像。
5. 显示原图和处理后的图像。
运行该代码后,将会显示原图和处理后的图像。可以看到,处理后的图像出现了明显的干扰。
需要注意的是,由于傅里叶变换和反变换都是基于复数运算的,因此需要在最后使用 `np.abs()` 函数将反变换后的结果转为实数。
python实现对标准化图像IM进行离散傅立叶变换,得到离散傅立叶变换矩阵FIM
可以使用NumPy库来实现对标准化图像IM进行离散傅立叶变换,并得到离散傅立叶变换矩阵FIM。具体步骤如下:
1. 导入NumPy库
```
import numpy as np
```
2. 读取标准化图像IM并将其转换为灰度图像
```
im = cv2.imread('IM.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
```
3. 对图像IM进行离散傅立叶变换
```
fim = np.fft.fft2(im)
```
4. 对离散傅立叶变换矩阵FIM进行中心化
```
fim = np.fft.fftshift(fim)
```
这样就可以得到离散傅立叶变换矩阵FIM了。