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时间:2024-12-26 04:47:06 来源:源码discuz

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

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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类目选择源码作用,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。安卓 录音 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也提供了类似的论坛免授权源码工具箱,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。红斗罗源码让我们通过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挂q源码下载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。

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