OpenCV实现数字图像的傅立叶变换

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本文介绍了如何利用OpenCV库实现数字图像的傅立叶变换。通过示例代码展示了读取图像、执行DFT、移动低频信号至中心以及显示幅度谱的过程,强调了傅立叶变换在图像滤波中的应用,如高斯滤波和均值滤波。

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OpenCV实现数字图像的傅立叶变换

傅立叶变换作为信号处理中重要的数学工具,在数字图像处理中也有着广泛的应用。OpenCV提供了基于快速傅立叶变换(FFT)的离散傅立叶变换(DFT)实现函数,可以高效地进行数字图像的频域变换。

以下是一个简单的示例代码:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('image.png', 0)

# 进行离散傅立叶变换
dft 
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