Как получить точный результат из-за opencv?

Question

Я использую cv.dft для обработки изображения и cv.idft, чтобы вернуть его после учебника here. Однако конечное изображение имеет очень большое серое значение, которое намного больше, чем 255.

Я проверяю код и обнаруживаю, что увеличение происходит из ниоткуда.

Как это происходит? Могу ли я вернуть точное значение?

Код для воспроизведения:

import numpy as np 
import cv2 
from matplotlib import pyplot as plt 

img = cv2.imread('test.bmp',0) # change for your own test image 

dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) 
dft_shift = np.fft.fftshift(dft) 
f_ishift = np.fft.ifftshift(dft_shift) 
img_back = cv2.idft(f_ishift) 
img_back = cv2.magnitude(img_back[:,:,0],img_back[:,:,1]) 

print (img_back.max(), img_back.min()) # too large!!!! 

plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') 
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) 
plt.subplot(122),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray') 
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) 
plt.show() 

Answer 1

Я хотел бы указать вам на документации OpenCV на функцию cv2.idft: http://docs.opencv.org/modules/core/doc/operations_on_arrays.html#idft. Существует примечание в конце этого, в котором говорится:

Примечание: Ни один из dft и idft не масштабирует результат по умолчанию. Итак, вы должны передать DFT_SCALE одному из dft или idft явно, чтобы сделать эти преобразования взаимно обратными.

То, что вы делаете сейчас принимает ДПФ и IDFT без учета масштаба, что позволяет обоим преобразования быть обратимым. Таким образом, когда вы звоните cv2.idft, убедитесь, что вы передали флаг cv2.DFT_SCALE.

Другими словами:

img_back = cv2.idft(f_ishift, flags=cv2.DFT_SCALE | cv2.DFT_REAL_OUTPUT) 

Потому что ваш образ был уже вещественная начать с того, что это хорошая идея, чтобы передать DFT_REAL_OUTPUT флаг, а также для того, чтобы ваша обратная также вещественная. Все, что вы делаете, это вычисление БПФ, а затем инверсия результата, поэтому, если вы хотите проверить, что они эквивалентны, убедитесь, что вы это делаете.