Python+OpenCV学习（6）---傅里叶变换

来源：互联网发布：淘宝联盟网站推广审核编辑：程序博客网时间：2024/06/06 00:45

利用python学习OpenCV，个人感觉比较方便。函数的形式与C++基本相同，所以切换过来还是比较好的，对于像我这种对python不太熟练的人，使用python的集成开发环境PyCharm进行学习，可以设置断点调试，有助于我这类初学者理解掌握。

下面是学习傅里叶变换的相关基本代码：

# coding:utf-8__author__ = 'Microcosm'import cv2import numpy as npimport mathfrom matplotlib import pyplot as pltdef magnitude(x,y):    x_m = x*x    y_m = y*y    z_m = x_m + y_m    return np.sqrt(z_m)# Numpy 函数img = cv2.imread("lena.jpg", 0)f = np.fft.fft2(img)f_shift = np.fft.fftshift(f)magnitude_spectrum1 = 20 * np.log10(np.abs(f_shift))   # 是不是numpy版本太低了？plt.subplot(121),plt.imshow(img,"gray")plt.title("Input image"),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum1, cmap="gray")plt.title("Numpy fft2 image"),plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.show()# OpenCV 函数  貌似有点问题dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)dft_shift = np.fft.fftshift(dft)magnitude_spectrum2 = 20 * np.log10(magnitude(dft_shift[:,:,0], dft_shift[:,:,1]))plt.subplot(121),plt.imshow(img, "gray")plt.title("Input image"), plt.xticks([]),plt.yticks([])plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum2, cmap="gray")plt.title("DFT image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])plt.show()

numpy函数运行结果为：

OpenCV函数运行结果为：

结果感觉不对，只能显示一半

0 0