import cv2
import numpy as np

# 读取视频文件
cap = cv2.VideoCapture('D:/bike.mp4')

# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的a灰度图
while cap.isOpened():
    # 逐帧读取视频，ret 为布尔值，表示是否成功读取帧，frame 为当前帧的图像数据
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        print("没有内容退出！ :) ")


    # 1 使用 cv2.cvtColor() 将当前帧的彩色图像转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 2 获得傅里叶系数
    fCoef = np.fft.fft2(gray)

    # print(fCoef)
    # break          #获取一帧测试 ：成功

    # 3 放大傅里叶系数，获得幅度谱(振幅谱）
    mag_spec = 20 * np.log(np.abs(fCoef) + 1)

    # 4 将振幅谱转换为灰度图像
    mag_spec = cv2.cvtColor(np.uint8(mag_spec), cv2.COLOR_GRAY2BGR)

    # 5 将低频部分移至中心
    fCoef_shifted = np.fft.fftshift(fCoef)

    # 6 经过fftshift后的振幅谱
    mag_spec_shift = 20 * np.log(np.abs(fCoef_shifted) + 1)

    # 7 将fft.fftshift振幅谱转换为灰度图像
    mag_spec_shift = cv2.cvtColor(np.uint8(mag_spec_shift), cv2.COLOR_GRAY2BGR)
    # 8 在gray的窗口中显示灰度图像
    cv2.imshow('mg_spc', mag_spec)

    # 9 在gray窗口中显示灰度图像
    cv2.imshow('frame', gray)
    cv2.imshow('mag_spec_shift', mag_spec_shift)

    # 每隔 1ms 检查一次用户输入，如果按下 's' 键，退出循环
    if cv2.waitKey(24) == ord('s'):  # 改为24ms,如果是1ms，则播放速度过快。
        break

# 释放视频捕捉资源
cap.release()
# 关闭所有的 GUI 窗口
cv2.destroyAllWindows()