Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Fourier Transform | Image Processing with OpenCV
Computer Vision Course Outline
course content

Зміст курсу

Computer Vision Course Outline

Computer Vision Course Outline

1. Introduction to Computer Vision
2. Image Processing with OpenCV
3. Convolutional Neural Networks

book
Fourier Transform

The Fourier Transform

The Fourier Transform (FT) is a fundamental mathematical tool used in image processing to analyze the frequency components of an image. It allows us to transform an image from the spatial domain (where pixel values are represented directly) to the frequency domain (where we analyze patterns and structures based on their frequency). This is useful for tasks like image filtering, edge detection, and noise reduction.

First, we need to convert the image to grayscale:

To compute the 2D Fourier Transform:

Here, fft2() converts the image from the spatial domain to the frequency domain, and fftshift() moves low-frequency components to the center.

To visualize the magnitude spectrum:

Since Fourier Transform outputs complex numbers, we take the absolute values (np.abs()) for a meaningful visualization.

The np.log function enhances visibility, as raw magnitude values vary greatly in scale.

Завдання

Swipe to start coding

Your task in this chapter is:

  • Apply Fourier Transform to sheep image;
  • Calculate a magnitude spectrum.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 2
toggle bottom row

book
Fourier Transform

The Fourier Transform

The Fourier Transform (FT) is a fundamental mathematical tool used in image processing to analyze the frequency components of an image. It allows us to transform an image from the spatial domain (where pixel values are represented directly) to the frequency domain (where we analyze patterns and structures based on their frequency). This is useful for tasks like image filtering, edge detection, and noise reduction.

First, we need to convert the image to grayscale:

To compute the 2D Fourier Transform:

Here, fft2() converts the image from the spatial domain to the frequency domain, and fftshift() moves low-frequency components to the center.

To visualize the magnitude spectrum:

Since Fourier Transform outputs complex numbers, we take the absolute values (np.abs()) for a meaningful visualization.

The np.log function enhances visibility, as raw magnitude values vary greatly in scale.

Завдання

Swipe to start coding

Your task in this chapter is:

  • Apply Fourier Transform to sheep image;
  • Calculate a magnitude spectrum.

Рішення

Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 2. Розділ 2
Switch to desktopПерейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантів
We're sorry to hear that something went wrong. What happened?
some-alt