python opencv 把理想高通滤波后的图像转为灰度图

可以使用以下代码将理想高通滤波后的图像转为灰度图：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像并转为灰度图
img = cv2.imread('image.png')
gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# 创建高通滤波器核
dft = cv2.dft(np.float32(gray), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
rows, cols = gray.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.float32)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
mask = 1 - mask

# 理想高通滤波
fshift = dft_shift * mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ishift)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1])

# 显示灰度图
cv2.imshow('Gray Image', img_back)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，使用 `cv2.cvtColor()` 将图像转为灰度图，然后创建高通滤波器核并进行理想高通滤波，最后使用 `cv2.imshow()` 显示灰度图。