
OpenCV Python 使用离散傅里叶从空间域到频域的变换
OpenCV使用了一种快速傅里叶变换算法(由cv.idft实现)。用于计算离散傅里叶变换,并对其逆形式(cv.idft)使用相同的方法。

OpenCV使用了一种快速傅里叶变换算法(由cv.idft实现)。用于计算离散傅里叶变换,并对其逆形式(cv.idft)使用相同的方法。




在实际的图像中都是有噪声(噪点)的,噪声不仅会破坏图像的清晰度,还会使我们的的算法更难将其作为输入处理。在本例程中,学会使用opencv消除或大幅减少噪音。

均衡化图片为的是归一化图像亮度和增强图像对比度,在本示例我们会使用 `cv2.equalizeHist` 函数进行处理灰度图像和彩色图像,然后再展示均衡化后的直方图,看其形状。

通过 `np.histogram` 计算图像的直方图,可以通过直方图的方法查看图片的一些信息,例如是否过曝或者欠曝。

学会使用NumPy的`mean`和`std`方法,分别得出均值和标准差,对图像矩阵进行操作


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