Opencv 傅立叶变换带通滤波

Opencv 傅立叶变换带通滤波的完整攻略

Opencv 傅立叶变换带通滤波是一种常见的图像处理技术，可以用于图像的频域分析、滤波等操作。本文将详细讲解Opencv 傅立叶变换带通滤波的完整攻略，包括基本原理、方法和两个示例说明。

Opencv 傅立叶变换带通滤波的基本原理

Opencv 傅立叶变换带通滤波是一种基于傅立叶变换的图像处理技术，可以通过对图像进行频域分析，实现图像的带通滤波。带通滤波的基本原理是通过滤波器对图像进行频域滤波，去除低频和高频分量，保留中间频率分量，从而实现图像的波。具体实现方法包括：

• cv2.dft函数：用于对图像进行傅立叶变换。
• cv2.idft函数：用于对图像进行傅立叶反变换。
• np.fft.fftshift函数：用将频域图像的直流分量移动到频谱中心。
• np.fft.ifftshift函数：用于将频域图像的直流分量移动回原来的位置。

Opencv 傅立叶变换带通滤波使用方法

Opencv库提供cv2.dft和cv2.idft函数，可以用于对图像进行傅叶变换和傅立叶反变换。函数的基本语法如下：

dft = cv2.dft(src, flags[, nonzeroRows])
dst = cv2.idft(src[, flags[, nonzeroRows]])

其中，src表示输入图像，flags表示傅立叶变换的标志，nonzeroRows表示非零行数，dst表示输出图像。

示例说明

下面是两个Opencv 傅立叶变换带通滤波的示例说明：

示例1：使用带通滤波器对图像进行滤波

import cv2
import as np
from matplotlib import pyplot as plt

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 傅立叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUTdft_shift = np.fft.fftshift(dft)

# 生成带通滤波器
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1
mask[:-50, :] = 0
mask[crow+50:, :] = 0

# 应用带通滤波器
fshift = dft_shift * mask
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = cv2.idft(f_ish)
img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1])

# 显示原始图像和带通滤波后的图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(img_back, cmap='gray')
plt.title('Band Pass Filtered Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和带通滤波后的图像。

示例2：使用带通滤波器对图像进行频域分析

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

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0)

# 傅立叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

# 生成带通滤波器
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+] = 1
mask[:crow-50, :] = 0
mask[crow+50:, :] = 0

# 应用带通滤波器
fshift = dft_shift * mask
magnitude_spectrum = 20*np.log(cv2.magnitude(fshift[:, :, 0], fshift[:, :, 1]))

# 显示原始像和频域图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

运行该代码，系统会显示原始图像和频域图像。

结论

Opencv 傅立叶变换带通滤波是一种基于傅立叶变换的图像处理技术，可以通过对图像进行频域分析，实现图像的带通滤波。通过Opencv库中的cv2.dft和cv2.idft函数，可以实现对图像的傅立叶变换和傅立叶反变换。通过本文介绍，您应该已经了解了Opencv 傅立叶变换带通滤波的基本原理、方法和两个示例说明，可以根据需要灵活使用。