1.跟我学Python像处理丨带你掌握傅里叶变换原理及实现
2.Ubuntu Desktop 实践 18、快速v快使用 Qt 和 OpenCV 写 GUI 和图像处理程序
3.opencv图像分析与处理（7）- 频率域滤波的傅里基础公式、步骤与C++实现
跟我学Python像处理丨带你掌握傅里叶变换原理及实现
掌握Python图像处理中的叶变傅里叶变换：原理与实战
想象一下，傅里叶变换就像是换源一座桥梁，将图像中的速傅时间信息转化为频率世界，这在图像处理中起着至关重要的变换编译的源码作用，比如噪声消除和细节强化。快速v快在Python的傅里世界里，Numpy的叶变fft模块，特别是换源np.fft.fft2()函数，就是速傅我们探索这一奥秘的金钥匙。走进频率域：首先，变换通过快速傅里叶变换，快速v快我们将图像转换为频率分布，傅里如这样操作：f = np.fft.fft2(img)。叶变接下来，使用np.fft.fftshift()移动频谱中心，以更好地理解图像特性。cpa模版源码通过计算绝对值，我们得到振幅信息：fimg = np.log(np.abs(fshift))。有趣的是，低频率部分的中心通常对应于图像的明亮区域，因为振幅较大。
逆向工程：为了重构原始图像，Numpy提供了逆变换的手段，如numpy.fft.ifft2，并配合fftshift的逆操作。频域处理的细微变化会显著影响图像的复原效果。 实战代码演示：让我们通过一个实例来感受一下，如何从头到尾运用这些工具。首先读取图像，然后进行傅里叶变换和逆变换，看看原始图像、频谱图和复原图像之间的对比。
OpenCV也提供了类似的网络书签源码工具箱，例如cv2.dft(src)，处理np.float格式的数据，支持正向和反向转换。特别关注DFT _INVERSE标记，它用于进行反向转换。在效率上，OpenCV考虑了特殊输入处理技巧，如处理首行非零值，同时，处理复数输出时，可以借助cv2.magnitude()获取幅值信息。 应用实例：在图像处理的多个领域中，傅里叶变换大显身手：增强图像细节、去除非必要的噪声、边缘检测、特征提取，甚至图像压缩和加密。木马代源码让我们通过Lena图像的示例，亲身体验傅里叶变换在频谱过滤中的神奇作用，看看图-5和-6中的实际效果。
最后，理解傅里叶变换的精髓并应用于实际项目，是提升图像处理能力的关键。持续关注华为云的技术动态，让你在图像处理的探索之旅中，始终走在前沿。Ubuntu Desktop 实践 、使用 Qt 和 OpenCV 写 GUI 和图像处理程序
对于已经掌握C/C++编程的开发者，探索图形学和数字图像处理是一个拓展技能的好选择。在Ubuntu系统中，利用Qt构建GUI程序既直观又便捷，而OpenCV则是图像处理领域的首选库。本文将展示如何结合Qt和OpenCV，实现一个对图像进行傅里叶变换的书籍交换 源码GUI程序。
首先，安装Qt Creator在Ubuntu中只需一个简单的命令（`sudo aptitude install qtcreator`），它会自动安装所需的库。Ubuntu .版本的Qt为Qt 6。在Qt Creator中创建GUI项目，选择CMake作为构建系统，因为CMake是现代趋势，而qmake已被弃用。
然而，初始创建项目时可能会遇到缺少构建套件的问题。这时，需要安装Qt的开发包，例如`qt6-base-dev`，它包含了基本开发功能。通过Ubuntu软件仓库安装，避免了官网注册的繁琐。安装完毕后，Qt Creator就能识别到OpenCV的相关开发包。
OpenCV的安装同样简单，使用`sudo aptitude install libopencv-dev`，它会自动安装依赖库。在CMakeLists.txt文件中加入OpenCV支持的代码后，Qt Creator就能无缝集成OpenCV。本文实例中，程序不仅实现了图像的傅里叶变换，还展示了复数模（能量谱）和相位谱，以及彩色和灰度图像的处理。
通过Qt Creator的直观界面，开发者可以流畅地编写代码，如下面两张所示。Qt Creator支持高分辨率屏幕（4K）和Wayland，同时字体设置为Ubuntu Mono，使编程体验更为舒适。程序编译运行后，即可获得傅里叶变换的GUI界面，如文章开头所示。
最后，这里展示了程序的实际运行效果，左侧是能量谱，右侧是相位谱，彩色和灰度图像的处理也清晰可见。通过这个例子，可以看到在Ubuntu Desktop上使用Qt和OpenCV进行图像处理的直观应用。
opencv图像分析与处理（7）- 频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现
频率域滤波是数字图像处理中的关键技术，它通过修改图像在频域的表示来实现对图像的处理。本节将详细阐述频率域滤波的基础公式、步骤与C++实现，旨在提供一个全面且直观的解决方案。 基本滤波公式如下: [公式] 在公式中，IDFT表示逆傅里叶变换，DFT表示傅里叶变换，滤波函数（滤波器/滤波传递函数）用于控制哪些频率成分通过或被抑制，输出图像表示处理后的结果。通常情况下，滤波器设计为实对称函数，确保IDFT生成的输出是实数。一个简单的滤波器，如在变换中心为0，其他处为1，可以实现低通滤波，模糊图像，或高通滤波，增强图像细节。 图像的傅里叶变换将图像分解为不同频率的成分。低频成分对应图像中缓慢变化的灰度区域，高频成分对应图像中快速变化的灰度边缘。因此，通过设计合适的滤波器，我们可以实现模糊图像、增强细节、调整对比度等效果。 频率域滤波步骤如下：傅里叶变换：将图像从空间域转换到频域。
滤波：根据需要设计滤波器，乘以频域图像。
逆傅里叶变换：将频域图像转换回空间域。
显示处理结果。
下面是C++实现示例代码，用于演示频率域滤波的基本流程。 请注意，这里省略了具体的C++代码示例，但在实际应用中，通常使用OpenCV库中的函数来执行傅里叶变换和逆变换。对于滤波器设计，可能涉及频率响应函数的定义和应用。 为了深入了解频率域滤波的实践应用，推荐关注微信公众号“深度学习与数学”。该公众号每天提供免费的大数据、AI等学习资源，涵盖深度学习的最新论文研读、算法学习以及高等数学知识回顾等内容，旨在帮助您在深度学习领域不断成长。 关注公众号，获取更多技术知识与资源，助力您的学习之旅。
