保留中间部分mask_img = dft_center *mask#第七步:使用np.fft.ifftshift(将低频移动到原来的位置img_idf =np.fft.ifftshift(mask_img)#第八步:使用cv2.idft进行傅里叶的反变化img_idf =cv2.idft(img_idf)#第九步:使用cv2.magnitude转化为空间域内img_idf = cv2.magnitude(img_idf[:, :, 0], img...
6. np.fft.ifftshift 1. FFT 知识 傅里叶变换(Fourier Transform,FTFourier Transform,FT) 是一种线性积分变换,用于信号在时域(或空域)到频域之间的变换。 FFTFFT变换(Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换Fast Fourier Transform,快速傅里叶变换) 是针对一组数值进行运算,这组数的长度 NN 必须是 22 的整数次...
res = np.log(np.abs(fshift)) #傅里叶逆变换 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #展示结果 plt.subplot(131), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(132), plt.imshow(res, 'gray')...
# 创建低通滤波器,低频区域为 1, 高频区域为 0 mask = np.zeros((rows, cols,2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] =1 # 滤波 fshift = dft_shift*mask # 逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = cv.idft(f_ishift) img_back = cv.magnitude(img_...
dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 创建低通滤波器,低频区域为 1, 高频区域为 0 mask = np.zeros((rows, cols,2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] =1 # 滤波 fshift = dft_shift*mask # 逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) ...