OpenCV / Python：屏蔽fftimage - 为什么我们需要两个通道？

Question

我正在使用蒙版从fft变换图像中剪切一些频率。

我的代码是：

img = cv2.imread('messi.jpg',0)
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows/2 , cols/2     # center
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

我的面具是：

# create a mask first, center square is 0, remaining all ones
mask = np.ones((rows, cols, 2), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0

然后我将蒙版应用于傅立叶变换图像：

fshift = dft_shift*mask

我试图绘制问题，但我得到一个尺寸错误，我必须使用下面的代码创建一个新的面具，以便打印它。

printMask = np.ones(img.shape, np.uint8)
printMask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0

我的问题是为什么我们必须在面具中使用(rows, cols, 2)而不是(rows, cols)。为什么我们需要这两个渠道？

Answer 1

通常，图像具有1通道（灰度）或3通道（RGB）。因此应用于它们的蒙版应具有相同数量的通道。

在您的情况下，您将掩码应用于傅立叶变换的结果。傅立叶变换是频率的复值函数。返回的两个通道分别是变换的实部和虚部。如果你使用掩码，那么你需要两个通道。

你可以看看cv2.dft如何工作here

干杯!