如何在傅里叶变换numpy数组Opencv上绘图

Question

我想在 FFT 幅度图像上绘制黑色矩形并应用 IFFT。我尝试计算 FFT 在编辑幅度图像后得到 2 个数组，一个用于幅度，另一个用于相位（我将其转换为 uint8） 我不知道如何转换为 IFFT 的正确输入格式。 这是我正在使用的 FFT 代码：

dft = np.fft.fft2(img)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
mag = np.abs(dft_shift)
ang = np.angle(dft_shift)

这是我用来重建图像的代码：

def reconstruct(mag,ang):
    combined = np.multiply(mag, np.exp(1j*ang))
    fftx = np.fft.ifftshift(combined)
    ffty = np.fft.ifft2(fftx)
    imgCombined = np.abs(ffty)
    return imgCombined

Answer 1

• 在计算傅里叶变换之前，将图像转换为浮点数据类型。
• 创建一个蒙版并将其与幅度相乘。
• 结合幅度和相位，并应用逆变换

代码：

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


def fourier(img):
    dft = np.fft.fft2(np.float32(img))
    dft_shift = np.fft.fftshift(dft)
    mag = np.abs(dft_shift)
    ang = np.angle(dft_shift)
    return mag, ang

def inverse_fourier(mag, ang):
    combined = np.multiply(mag, np.exp(1j*ang))
    fftx = np.fft.ifftshift(combined)
    ffty = np.fft.ifft2(fftx)
    imgCombined = np.abs(ffty).astype(np.uint8)
    return imgCombined

img = cv2.imread('./cameraman.tif', 0)
mag, ang = fourier(img)
mask = np.zeros(img.shape, dtype=img.dtype)
y,x = mask.shape[0], mask.shape[1]
cx = x//2
cy = y//2

mask[cy-50 : cy+50, cx-50 : cx+50] = 1.
mag = mag * mask
res = inverse_fourier(mag, ang)

mx = np.amax(np.log(mag+0.001))
tmp = np.uint8(255*(mag/mx))

_, ax = plt.subplots(2,2)
ax[0,0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0,1].imshow(tmp, cmap='gray')
ax[1,0].imshow(mask, cmap='gray')
ax[1,1].imshow(res, cmap='gray')
plt.show()

结果