Python OpenCV实现傅里叶变换高通滤波

"该代码示例是使用Python的OpenCV库进行傅里叶变换，特别是实现高通滤波的功能。通过读取一张图片并转换为灰度图像，然后利用傅里叶变换对图像进行处理，提取高频部分，实现对图像的高通滤波。最后，显示原图像和处理后的图像进行对比。" 傅里叶变换是一种在信号处理和图像分析中广泛使用的数学工具，它将图像从空间域转换到频率域，以便分析图像的频率成分。在图像处理中，傅里叶变换可以帮助我们理解图像中的高频和低频特征。高频成分通常对应于图像中的边缘和细节，而低频成分则代表图像的整体亮度和色调。 在这个Python脚本中，首先导入了必要的库：`cv2`（OpenCV），`numpy` 和 `matplotlib.pyplot`。然后，使用`cv.imread()`函数读取图像，并通过`cv.cvtColor()`将其转换为灰度图像。将灰度图像转换为浮点数类型，这是为了后续傅里叶变换的计算。 接下来，创建一个大小与图像相同的掩模`dst`，其值全为1，但在中心区域（高频部分）设置为0。这将用于在傅里叶变换后过滤掉低频成分，实现高通滤波。`cv.dft()`函数执行离散傅里叶变换，得到复数结果。然后，通过`np.fft.fftshift()`函数对结果进行位移，使得低频成分位于图像中心。 将位移后的傅里叶变换结果乘以掩模，这样高频部分被保留，低频部分被设为0。再进行逆位移操作（`np.fft.ifftshift()`），然后应用`cv.idft()`进行逆傅里叶变换，将结果转换回空间域。最后，通过`cv.magnitude()`计算复数结果的幅度，以得到最终的高通滤波图像。 为了可视化，脚本使用`matplotlib.pyplot`的`subplot()`函数创建两个子图，分别显示原始灰度图像和高通滤波后的图像。`imshow()`函数用以显示图像，`cmap`参数指定颜色映射，这里使用'gray'表示灰度显示。`title()`函数添加图像标题，`axis('off')`关闭坐标轴显示。 这个脚本提供了一个基础的傅里叶变换和高通滤波的实现，可以作为理解和应用图像处理中频域分析的起点。通过调整掩模的大小和形状，可以进一步定制高通滤波的效果，以适应不同的图像处理需求。