【Python/OpenCV】高速フーリエ変換でパワースペクトルの算出

この記事では、Python版OpenCVとNumPyを用いて、高速フーリエ変換によりパワースペクトルを算出する方法をソースコード付きで解説します。

高速フーリエ変換でスペクトル強度算出

NumPyには、2次元配列の高速フーリエ変換をおこなうメソッド「numpy.fft.fft2(img)」があります。
今回はこれらを用いて、OpenCVで読み込んだ画像を高速フーリエ変換し、スペクトル強度を算出してグラフ表示してみました。

ソースコード（Python3+OpenCV3）

サンプルプログラムのソースコードです。

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

def main():
    # 入力画像をグレースケールで読み込み
    img = cv2.imread("input.png")

    # グレースケール変換
    gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 高速フーリエ変換(2次元)
    fimg = np.fft.fft2(gray)

    # 第1象限と第3象限, 第2象限と第4象限を入れ替え
    fimg =  np.fft.fftshift(fimg)

    # パワースペクトルの計算
    mag = 20*np.log(np.abs(fimg))

    # 入力画像とスペクトル画像をグラフ描画
    plt.subplot(121)
    plt.imshow(gray, cmap = 'gray')
    plt.subplot(122)
    plt.imshow(mag, cmap = 'gray')
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    main()

実行結果

サンプルプログラムの実行結果です。
■入力画像（左）と出力画像（右）