python+opencv图像处理（三十一）

傅里叶变换

对图像的傅里叶变换，就是将图像从图像空间变换到频率空间，从而可以在频率域对图像进行处理。

1、傅里叶变换

傅里叶变换的理论在任何一本数字图像处理的书里都有，网上也有很多，这里就不再解释了，本篇主要介绍如何实现它。

在numpy中自带了函数fft2进行二维傅里叶变换，它其实是离散快速傅里叶变换。

如下图，左图是lena图像，右图是它的傅里叶频谱图。

实现代码如下：

2、傅里叶反变换

在频率域对图像进行处理后，要将其反变换到空间域才能显示图像。

可用函数 np.fft.ifft2（）函数进行傅里叶反变换，如下图所示，最后一张即是反变换回来的图。

其完整代码如下：

3、将低频移至中心

在此傅里叶频谱中，频率为0的分量在其左上角，但是一般情况下我们会将其移至中心，再对其进行处理。

可以用函数fftshift()将低频部分移至中心。

如下图所示，右图就是将低频移至中心的傅里叶频谱图。

完整代码如下：