UGC-NET CS 2017 年 12 月 2 日 | 问题 25

这道题目考查了程序员在图形处理方面的能力，主要涉及到以下几个方面：

1. 空间变换
2. 图像滤波
3. 傅里叶变换

空间变换

空间变换是一种基本的图像处理方法，通过对图像进行映射，可以实现图像的旋转、平移、翻转等操作。常用的空间变换方法有仿射变换和透视变换。在这道题目中，需要对图像进行水平翻转操作，可以使用以下代码片段：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg') 

# 水平翻转
flip_img = cv2.flip(img, 1) 

# 显示图像
cv2.imshow('flip', flip_img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

图像滤波

图像滤波是一种在空间域或频率域上对图像进行处理的方法，主要用于图像去噪和锐化。常用的图像滤波方法有高斯滤波、中值滤波、均值滤波等。在这道题目中，需要对图像进行均值滤波操作，可以使用以下代码片段：

import cv2

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg') 

# 均值滤波
blur_img = cv2.blur(img, (5, 5)) 

# 显示图像
cv2.imshow('blur', blur_img) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

傅里叶变换

傅里叶变换是一种将信号或图像从时域转换到频域的方法，主要用于频域滤波和谱分析。在这道题目中，需要对图像进行傅里叶变换操作，可以使用以下代码片段：

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
img = cv2.imread('test.jpg', 0) 

# 傅里叶变换
dft = cv2.dft(np.float32(img), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

# 显示图像
magnitude_spectrum = 20 * np.log(cv2.magnitude(dft_shift[:, :, 0], dft_shift[:, :, 1]))
cv2.imshow('magnitude spectrum', magnitude_spectrum) 
cv2.waitKey(0) 
cv2.destroyAllWindows()

以上是对这道题目中三个涉及到的图形处理方面的简介和对应的代码片段。