本文主要介绍怎样使用opencv来对图片进行傅里叶变换，其核心函数是opencv自带的dft()。DFT这个技术手段是将空间域映射到频率域中去，在图像处理有着举足轻重的地位。这里我们只是得到其变换的结果并看看贫域图有什么特点。 　　实验功能： 单击Open Image按钮，手动选择打开一副图片，不管其是否是彩色图片，这里统一将其转换成灰度图像显示，因为需要加快DFT运算速度。 将鼠标移动到图片显示区域，单击图片，这时会显示DFT中间结果图，也就是没有将低频域的点移动到图片的中心

用不同的核进行图像的二维滤波 函数cvSmooth实现各种方法的图形平滑。 一般来说，图像平滑主要是为了消除噪声。图像的常见噪声主要有加性噪声、乘性噪声和量化噪声等。由于图像的能量主要集在低频部分，而噪声所在频段主要在高频段，因此通常都是采用低通滤波的方法消除噪声。 函数cvFilter2D对图像做卷积运算。 对图像进行线性滤波，支持替换方式操作。当核运算部份超出输入图像时，边界外面的像素值等于离它最近的图像像素值。 -Graph smoothing function of