C# 基于OpenCv的视觉工作流-章98-频域滤波
本章目标：
一、原理；
二、频域滤波；
频域滤波，通过傅里叶变换将图像的灰度分布函数变换为图像的频率分布函数，然后对不需要的频率滤掉，再通过逆变换还原为时域图像，此时得到的图像即滤波后的图像。
一、原理
简单理解，平常看到的一条波，可以拆成多个不同频率值的小波，每条小波的频率值是固定的，很多的这种小波摆放在一起，成了一个集合，起个名称，叫频域。
更深入的原理，见文末链接。
二、频域滤波
1.通过Cv2.Dft(complexImg, complexImg, DftFlags.ComplexOutput); 快速傅里叶变换（FFT）函数，将时域图像转为频域图像；
2.频谱中心化，把低频移到中心，高频移到四周；
3.构建滤波器，进行频域滤波；
4.逆中心化；
5.通过 Cv2.Dft(complexImg, complexImg, DftFlags.Inverse | DftFlags.RealOutput);进行傅里叶逆变换。
实现效果如下图
参考链接
https://zhuanlan.zhihu.com/p/19763358
https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/11983496.html
https://blog.csdn.net/weixin_45590420/article/details/143799857
https://bthvi-leiqi.blog.csdn.net/article/details/145768148
https://developer.aliyun.com/article/1207899
https://bbs.huaweicloud.com/blogs/433226
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对应系列文章"C# 基于Halcon的视觉工作流"，欢迎前往阅读。
上述内容需要一定的技术功底，本章至此已结束，欢迎阅读下章，谢谢！