Python OpenCV实现图像逆变换并保存结果

本文将介绍如何使用Python和OpenCV库对图像进行离散傅里叶逆变换 (IDFT)，并将处理后的图像保存到指定文件路径。

代码示例pythonimport numpy as npimport cv2import matplotlib.pyplot as plt

加载BMP图像image_path = 'your_image.bmp' # 替换为实际的BMP图像路径output_path = 'output_image.bmp' # 替换为保存逆变换后图像的路径和文件名image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)height, width = image.shape

分块8x8的二维DFT变换dft_image = np.zeros_like(image, dtype=np.complex128)for i in range(0, height, 8): for j in range(0, width, 8): block = np.float32(image[i:i+8, j:j+8]) dft_block = cv2.dft(block, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) dft_image[i:i+8, j:j+8] = dft_block[:, :, 0] + 1j * dft_block[:, :, 1]

保留幅度并进行逆变换dft_magnitude = np.abs(dft_image)dft_magnitude_scaled = (dft_magnitude / np.max(dft_magnitude)) * 255dft_inverse = cv2.idft(dft_magnitude_scaled, flags=cv2.DFT_SCALE)dft_inverse = np.abs(dft_inverse).astype(np.uint8)

保存逆变换后的图像cv2.imwrite(output_path, dft_inverse)

显示图像plt.subplot(1, 2, 1)plt.imshow(image, cmap='gray')plt.title('Original Image')

plt.subplot(1, 2, 2)plt.imshow(dft_inverse, cmap='gray')plt.title('Inverse DFT')

plt.show()

代码说明

1. 导入库: 首先导入必要的库：numpy, cv2, matplotlib.pyplot。2. 加载图像: 使用cv2.imread()函数加载灰度图像，并将图像路径替换为实际路径。3. 执行二维DFT: 将图像分成8x8的块，并对每个块执行二维DFT。4. 保留幅度并进行IDFT: 提取DFT结果的幅度，并使用cv2.idft()函数进行逆变换。5. 保存图像: 使用cv2.imwrite()函数将逆变换后的图像保存到指定文件路径。6. 显示图像: 使用matplotlib.pyplot库显示原始图像和逆变换后的图像。

注意事项

• 将 'your_image.bmp' 替换为实际的BMP图像路径。* 将 'output_image.bmp' 替换为保存逆变换后图像的路径和文件名，并可以选择其他图像格式，例如JPEG。

通过以上步骤，您就可以使用Python和OpenCV对图像进行逆变换，并将结果保存到指定文件了。