Проблема с отображением вывода DFT с imshow openCV

Если вы хотите отображать данные в типе np.float32, вы должны нормализовать его до 1.0.

img_back = cv2.normalize(img_back, None, alpha=0, beta=1.0, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_32F)

imshow ожидает, что числа с плавающей запятой в диапазоне 0..1 будут отображаться правильно (или uint8 в диапазоне 0..255).

сделайте это для чтения изображения:

img = cv2.imread('./lenna.jpg')
img = img / np.float32(255)

Я бы не советовал cv2.normalize с NORM_MINMAX, потому что это меняет глобальный контраст изображения, а это не то, что вам нужно (или не нужно).

далее я бы советовал получить реальную составляющую комплексного результата. не берите масштаб.

Функции OpenCV FFT требуют, чтобы флаг масштабирования DFT_SCALE был задан ровно одному из dft,idft. см. примечание на https://docs.opencv.org/3.4/d2/de8/group__core__array.html#gaa708aa2d2e57a508f968eb0f69aa5ff1

Я решил передать его в первой функции, потому что она уже принимает другой флаг.

функциям fft2 numpy это не нужно. они работают как есть.

вот обе версии, отличающиеся только dft/idft и fft2/ifft2.

import os
import sys
import numpy as np
import cv2 as cv

def prepare_spectrum(spectrum):
    mag = np.linalg.norm(spectrum, axis=2)
    mag /= mag.max()
    mag **= 1/4

    return mag

img = cv.imread(cv.samples.findFile("lena.jpg"), cv.IMREAD_GRAYSCALE)
img = img / np.float32(255)

dft = cv.dft(img, flags=cv.DFT_COMPLEX_OUTPUT | cv.DFT_SCALE)

cv.imshow("1 dft", prepare_spectrum(dft))

dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

cv.imshow("2 dft_shift", prepare_spectrum(dft_shift))

rows, cols = img.shape
crow,ccol = (rows // 2), (cols // 2)

mask = np.zeros((rows,cols,2), dtype=np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

dft_shift *= mask

cv.imshow("3 dft_shift masked", prepare_spectrum(dft_shift))

dft = np.fft.ifftshift(dft_shift)

cv.imshow("4 dft masked", prepare_spectrum(dft))

img_back = cv.idft(dft)

img_back = img_back[:,:,0] # real part

cv.imshow('before', img)
cv.imshow('after', img_back)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()

Нампи:

import os
import sys
import numpy as np
import cv2 as cv

def prepare_spectrum(spectrum):
    mag = np.abs(spectrum)
    mag /= mag.max()
    mag **= 1/4

    return mag

img = cv.imread(cv.samples.findFile("lena.jpg"), cv.IMREAD_GRAYSCALE)
img = img / np.float32(255)

dft = np.fft.fft2(img)

cv.imshow("1 dft", prepare_spectrum(dft))

dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

cv.imshow("2 dft_shift", prepare_spectrum(dft_shift))

rows, cols = img.shape
crow,ccol = (rows // 2), (cols // 2)

mask = np.zeros((rows,cols), dtype=np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

dft_shift *= mask

cv.imshow("3 dft_shift masked", prepare_spectrum(dft_shift))

dft = np.fft.ifftshift(dft_shift)

cv.imshow("4 dft masked", prepare_spectrum(dft))

img_back = np.fft.ifft2(dft)

img_back = np.real(img_back)

cv.imshow('before', img)
cv.imshow('after', img_back)
cv.waitKey()
cv.destroyAllWindows()