imgRed= img[:,:,0] img_fft=np.fft.fft2(imgRed)
时间: 2024-06-04 10:08:52 浏览: 95
这段代码主要是对灰度图像进行傅里叶变换。其中,imgRed表示从原图像中取出红色通道的图像,这里假设原图像是RGB彩色图像。接着,使用NumPy中的fft2函数对图像进行二维傅里叶变换,并将结果存储在img_fft变量中。需要注意的是,这里使用的是NumPy中的fft2函数,而不是Matplotlib中的fft函数,因为后者只能处理一维数据。
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f=np.fft.fft2(img)
这行代码使用了NumPy库中的fft2函数对图像进行二维快速傅里叶变换(FFT)。FFT是一种将信号(在这里是图像)从时域转换到频域的技术,它将图像表示为一系列正弦波的幅度和相位。这可以帮助我们更好地理解图像中的频率分量,从而进行各种图像处理操作,例如滤波、降噪、图像增强等。在这个例子中,变换后的结果保存在f变量中。
改进这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()
这段代码主要是对灰度图像进行图像平移和旋转,然后对平移和旋转后的图像进行傅里叶变换和傅里叶反变换,最后显示出平移和旋转后的图像。以下是代码改进的建议:
1. 路径中的反斜杠需要进行转义,或者使用正斜杠来代替,以避免出现路径错误。
2. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时,可以使用numpy.fft.fft2()和numpy.fft.ifft2(),这样可以简化代码。
3. 在使用傅里叶变换和傅里叶反变换时,需要进行数据类型转换,可以使用numpy.uint8()将复数数组转换为无符号8位整数数组。
4. 在使用cv2.imshow()显示图像时,可以使用cv2.waitKey()来等待键盘输入,或者使用cv2.destroyAllWindows()来关闭所有窗口。
改进后的代码如下:
```
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread('E:/数字图像处理实验/数字图像处理1.jpg')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
f = np.fft.fft2(gray)
fshift = np.fft.fftshift(f)
rows, cols = gray.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
tx, ty = 50, 50
M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]])
fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows))
angle = 30
M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1)
fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows))
fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100]
fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100]
img_trans = np.fft.ifft2(fshift_center).real
img_trans = np.uint8(img_trans)
img_rot = np.fft.ifft2(fshift_rot_center).real
img_rot = np.uint8(img_rot)
cv2.imshow('gray', gray)
cv2.imshow('img_trans', img_trans)
cv2.imshow('img_rot', img_rot)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```