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在OpenCV中实现频率域滤波通常涉及到傅里叶变换(Fourier Transform)和其逆变换(Inverse Fourier Transform)。傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频率域的数学工具,这使得我们可以更容易地在图像的频域内进行操作,如高通滤波、低通滤波等。

下面,我将提供一个使用Python和OpenCV实现频率域滤波的基本示例,包括如何将图像转换到频率域、应用一个简单的低通滤波器、然后再转换回空间域。

步骤 1: 导入必要的库

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

步骤 2: 读取图像并转换为灰度

# 读取图像
img 
http://www.yidumall.com/news/11234.html

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