幸运的是, 当M=2m和N=2n时, 或者对于任意的M 和N, 傅里叶变换通过O(MN log (MN) ) 次运算就 可以完成, 这通常称为傅里叶变换的快速算法, 简称“快速傅里叶变换”。 在OpenCV中实现的傅里叶变换的快速算法是针对行数和列数均满足可以分解为2p ×3q ×5r的情况的, 所以在计算二维矩阵的快速傅里叶...
/* 第二步:在I_padded和kernel的右侧和下侧补0,以满足快速傅里叶变换的行数和列数 */ //满足二维快速傅里叶变换的行数、列数 int rows = getOptimalDFTSize(I_padded.rows + r -1); int cols = getOptimalDFTSize(I_padded.cols + c - 1); //补0 Mat I_padded_zeros, kernel_zeros; copyMake...
不过,往往我们对一张图片做二维的离散傅里叶变换,是以左上角的那个点为原点的,因此,左上角的正弦波平面是低频信号,所以幅度会比较大,再加上离散傅里叶变换的共轭性(可以看下文2.4部分体会一下这个共轭性),四角的幅值都是相同的,所以一张图片的离散傅里叶变换结果,往往是四角亮(低频信号区幅值大,对应的灰度图...
OpenCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的函数和工具,可以方便地实现傅里叶变换。 本文将以OpenCV为工具,教你一步一步地实现傅里叶变换。 第一步:安装OpenCV 在开始之前,先确保你已经安装了OpenCV库。你可以通过以下命令在Python中安装OpenCV: pip install opencv-python 第二步:导入必要的库和模块 import cv2...
文章从实际出发,讲述了什么是傅里叶变换,它的理论基础以及Numpy和OpenCV实现傅里叶和逆傅里叶变换,并最终用高通滤波和低通滤波的示例。 1. 什么是傅里叶变换及其基础理论 1.1傅里叶变换 图像处理一般分为直接对图像内的像素进行处理的空间域处理和...
第二步: 图像矩阵的每一个像素值乘以(-1) r+c得到矩阵I′,I′ =I.*(-1) r+c, 其中r和c代表当前像素值在矩阵中的位置索引。 第三步: 因为图像矩阵的宽和高均为7, 为了利用傅里叶变换的快速算法, 对I′补0, 使用命令getOptimalDFTSize(7)得到一个不小于7且可以分解为2p ×3q ×5r的最小整数,...
进行快速傅里叶变换后,一般会计算图片矩阵的幅度谱和相位谱,为了观察,一般会将幅度谱和相位谱进行灰度化,即将幅度谱和相位谱转变为灰度图,从而进行图片可视化。 因为幅度谱的最大值在左上角(0, 0)处,通常将其移动到幅度谱的中心位置(w/2, h/2),因此需要在进行图像傅里叶变换前,将图像矩阵乘以(-1)^(...
opencvpython傅里叶变换的使用 opencvpython傅⾥叶变换的使⽤ 理论 傅⽴叶变换⽤于分析各种滤波器的频率特性，对于图像，2D离散傅⾥叶变换（DFT）⽤于找到频域.快速傅⾥叶变换（FFT）的快速算法⽤于计算DFT.于⼀个正弦信号，x(t)=Asin(2πft)，我们可以说 f 是信号的频率，如果它的频率域被接受...
快速傅里叶变换 OpenCV 中的cv.getOptimalDFTSize()函数可以实现图像的最优 DFT 尺寸扩充。 参数说明: versize:数组大小 retval:DFT 扩充的最优数组大小 示例程序: 代码语言:javascript 复制 """ 快速傅里叶变换"""importcv2importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp ...
傅里叶变换可以将图像转换到频率域,获取图像的频率分布特征,而相位信息则可以帮助区分图像中不同频率成分的位置和方向,为图像的特征分析提供更多的信息。 8. 后续展望 在未来,随着深度学习和人工智能技术的快速发展,傅里叶变换的相位求取方法将继续得到更广泛的应用。随着计算机视觉和图像处理领域的不断完善,对傅里...