傅里叶变换是一种将信号从时域转换到频域的数学变换，用于分析周期性信号和非周期性信号的频谱。在图像处理领域，傅里叶变换可以用于图像增强、压缩、滤波等操作。
在OpenCV中，傅里叶变换可以使用函数cv2.dft()和cv2.idft()来进行。cv2.dft()用于将图像从时域转换到频域，cv2.idft()用于将图像从频域转换到时域。
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg',0)
rows, cols = img.shape
# 傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 频谱图像
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))
# 频谱图像显示
cv2.imshow('magnitude_spectrum',magnitude_spectrum)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
说明：
1. 导入OpenCV和NumPy库
2. 读取图像并获取图像行数和列数
3. 对图像进行傅里叶变换，并进行频域中心化处理
4. 对频谱图像进行幅度谱计算（20np.log(np.abs(fshift))），得到幅值谱
5. 显示幅度谱
import cv2
import numpy as np
# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg',0)
rows, cols = img.shape
# 傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
# 逆变换
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
iimg = np.fft.ifft2(ishift)
iimg = np.abs(iimg)
# 显示原图像和逆变换后的图像
cv2.imshow('original',img)
cv2.imshow('inverse',iimg)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
说明：
1. 导入OpenCV和NumPy库
2. 读取图像并获取图像行数和列数
3. 对图像进行傅里叶变换，并进行频域中心化处理
4. 对中心化的频域图像进行逆变换，得到原图像
5. 显示原图像和逆变换后图像
本文介绍了OpenCV中的傅里叶变换的基本操作，包括傅里叶变换、傅里叶逆变换以及示例操作。通过本文的学习，读者能够掌握基本的傅里叶变换的原理和操作方法，可以进行相关的图像处理和分析。
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