OpenCV—python 基于傅里叶变换的图像矫正 基于傅里叶变换的图像矫正 importcv2importnumpy as npimportmathdeffourier_demo():#1、灰度化读取文件,img = cv2.imread('english_rotation.jpg',0)#2、图像延扩h, w = img.shape[:2] new_h=cv2.getOptimalDFTSize(h) new_w=cv2.getOptimalDFTSize(w) right=...
转换之后的频域值是复数, 因此,显示傅立叶变换之后的结果需要使用实数图像(real image) 加虚数图像(complex image), 或者幅度图像(magitude image)加相位图像(phase image)。 在实际的图像处理过程中,仅仅使用了幅度图像,因为幅度图像包含了原图像的几乎所有我们需要的几何信息。然而,如果你想通过修改幅度图像或者相位...