import CV2 import numpy as np

img = CV2.imread('input.jpg') # 读入图片 h, w = img.shape[:2] # 获取图片高度和宽度

构建理想低通滤波器

d0 = 50 # 我们设置半径为50 filt = np.zeros((h,w),np.float32) for i in range(h): for j in range(w): dist = np.sqrt((i-h//2)2 + (j-w//2)2) # 计算到中心点的距离 if dist <= d0: filt[i,j] = 1.0

转换为频域图像

freq = np.fft.fft2(img)

对频域图像进行滤波

filtered_freq = freq * filt

将频域图像还原为时域图像

filteredimg = np.fft.ifft2(filteredfreq) filteredimg = np.abs(filteredimg)

显示结果

CV2.imshow('Input', img) CV2.imshow('Result', filtered_img.astype(np.uint8)) CV2.waitKey(0) CV2.destroyAllWindows()

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