低通滤波

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img=cv2.imread('C:/Users/xpp/Desktop/Lena.png',0)#原始图像
dft=cv2.dft(np.float32(img),flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)#傅里叶变换
dftShift=np.fft.fftshift(dft)
rows,cols=img.shape
crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算中心位置坐标
mask = np.zeros((rows,cols,2),np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30]=1#低通滤波
fShift=dftShift*mask
ishift=np.fft.ifftshift(fShift)
iImg=cv2.idft(ishift)#逆傅里叶变换
iImg=cv2.magnitude(iImg[:,:,0],iImg[:,:,1])#幅度值调整到[0,255]灰度空间内
plt.subplot(121)
plt.imshow(img,cmap='gray')
plt.title('original')
plt.axis('off')
plt.subplot(122)
plt.imshow(iImg,cmap='gray')
plt.title('iimg')
plt.axis('off')
plt.show()