对标注图像进行沃尔什-哈达玛变换并在计算机屏幕观测其频谱

沃尔什-哈达玛变换（Walsh-Hadamard Transform）是一种基于二进制数的离散傅里叶变换（DFT），用于将信号从时域转换到频域。在图像处理中，可以通过对图像进行沃尔什-哈达玛变换来观察其频谱分布情况。

下面是一些Python代码示例，可以对标注图像进行沃尔什-哈达玛变换，并在计算机屏幕上观测其频谱：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取标注图像
img = cv2.imread('annotated_image.png', 0)

# 对图像进行沃尔什-哈达玛变换
rows, cols = img.shape
img_wht = cv2.warpAffine(img.astype(np.float32), np.eye(cols, rows, dtype=np.float32), (cols, rows), cv2.WARP_INVERSE_MAP + cv2.WARP_SCALE)

# 计算频谱
img_spectrum = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft2(img_wht)))

# 显示原始图像和频谱图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray'), plt.title('Original Image')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(np.log(img_spectrum), cmap='gray'), plt.title('Spectrum')
plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在上面的代码中，我们首先使用OpenCV库读取标注图像。然后，我们使用OpenCV的`cv2.warpAffine`函数对图像进行沃尔什-哈达玛变换。接下来，我们使用NumPy和Matplotlib库计算和显示图像的频谱。最后，我们将原始图像和频谱图像显示在计算机屏幕上。

注意，在计算频谱时，我们还使用了NumPy的`np.fft.fftshift`函数将频谱中心移动到图像的中心，以便更好地显示频谱图像。