一.前言 最近几天接触了图像的傅里叶变换,数学原理依旧不是很懂,因此不敢在这里妄言.下午用Opencv代码实现了这一变换,有一些经验心得,愿与大家分享. 二.关键函数解析 2.1copyMakeBorder() 扩展图片尺寸 傅里叶变换的计算对图像的尺寸有一定要求,尺寸不满足要求的,可用copyMakeBorder() 函数进行扩展.函数定义如下: void copyMakeBorder(InputArray src, //输入图像 OutputArray dst, //输出图像 int top…

示例代码: #include <opencv.hpp> #include <iostream> using namespace std; using namespace cv; int main() { // 1. 以灰度模式读取原始图并显示 Mat srcImage = imread(); if (!srcImage.data){ printf("input image error ! \n"); return false; } imshow("原始…

//// whywhy unsigned int T = 1; ~T = 4294967294; T = 2;~T= 4294967293 ;T = 0;~T=4294967295; int T = 1; ~T = -2; T = 2;~T = -3;T=0;~T=-1; OpenCv 傅里叶变换时涉及到的问题 图片通道问题 输入图片问题 输出图片问题 参数问题…

傅里叶变换可以用于将图像从时域转换到频域,对于分行的文本,其频率谱上一定会有一定的特征,当图像旋转时,其频谱也会同步旋转,因此找出这个特征的倾角,就可以将图像旋转校正回去. 先来对原始图像进行一下傅里叶变换,需要这么几步: 1.以灰度方式读入原文件 1 2 string filename = "source.jpg"; var src = IplImage.FromFile(filename, LoadMode.GrayScale); 2.将图像扩展到合适的尺寸以方便快速变换 Open…

我是做Tracking 的,对于速度要求非常高.发现傅里叶变换能够使用. 于是学习之. 核心: 最根本的一点就是将时域内的信号转移到频域里面.这样时域里的卷积能够转换为频域内的乘积! 在分析图像信号的频率特性时,对于一幅图像,直流分量表示预想的平均灰度.低频分量代表了大面积背景区域和缓慢变化部分,高频部分代表了它的边缘,细节,跳跃部分以及颗粒噪声.  因此,我们能够做对应的锐化和模糊的处理:提出当中的高频分量做傅里叶逆变换得到的就是锐化的结果. 提出当中的低频分量做傅里叶逆变换得到的就是模糊的结…

前面以前介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处理,这个方案直接对图像空间操作,操作简单.所以也是空间域滤波. 频域滤波说究竟终于可能是和空间域滤波实现相同的功能,比方实现图像的轮廓提取,在空间域滤波中我们使用一个拉普拉斯模板就能够提取,而在频域内,我们使用一个高通滤波模板(由于轮廓在频域内属于高频信号).能够实现轮廓的提取,后面也会把拉普拉斯模板频域化.会发现拉普拉斯事实上在频域来讲就是一个高通滤波器. 既然是频域滤波就涉及到把图像首先变到频域内.那么把…

离散傅里叶变换 #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include <iostream> using namespace cv; //-----------------------------------[ShowHelpText( )函数]----…

本文描述一种利用OpenCV及傅里叶变换识别图片中文本旋转角度并自动校正的方法,由于对C#比较熟,因此本文将使用OpenCVSharp. 文章参考了http://johnhany.net/2013/11/dft-based-text-rotation-correction,对原作者表示感谢.我基于OpenCVSharp用C#进行了重写,希望能帮到同样用OpenCVSharp的同学. ================= 正文开始 ================= 手里有一张图片如下,是经过旋转的…

Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 转载一只程序喵 最后发布于2018-04-06 19:07:26 阅读数 1654  收藏 展开 本文转载自  https://blog.csdn.net/on2way/article/details/46981825 首先谢谢原创博主了,这篇文章对我帮助很大,记录下方便再次阅读. Python下opencv使用笔记(图像频域滤波与傅里叶变换) 前面曾经介绍过空间域滤波,空间域滤波就是用各种模板直接与图像进行卷积运算,实现对图像的处…

参考 Numpy 中的傅里叶变换 首先我们看看如何使用 Numpy 进行傅里叶变换.Numpy 中的 FFT 包可以帮助我们实现快速傅里叶变换.函数 np.fft.fft2() 可以对信号进行频率转换,输出结果是一个复杂的数组.本函数的第一个参数是输入图像,要求是灰度格式.第二个参数是可选的, 决定输出数组的大小.输出数组的大小和输入图像大小一样.如果输出结果比输入图像大,输入图像就需要在进行 FFT 前补0.如果输出结果比输入图像小的话,输入图像就会被切割. 频率为0 的部分(直流分量)在输出…