今天学习opencv的傅里叶变换的时候，在jupter notebook上练习了一串代码。当时想着采用opencv自带的图片显示方式进行，却突然出现了这样的问题，抓狂了一天！！！！！！ 代码如下
# 傅里叶变换 只取低频 图像模糊
# 第一步 读取图片
image = cv2.imread('img/demo.jpg', 0)
# 第二步 使用np.float32进行格式转换
float_image = np.float32(image)
# 第三步 使用cv2.dft进行傅里叶变化
dft_image = cv2.dft(float_image, flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
# 第四步 使用np.fft.fftshift 将低频部分转换到图像的中心
shift_image = np.fft.fftshift(dft_image)
# 第五步：构造掩模，使得掩模的中心位置为1，边缘位置为0
crow, ccol = int(image.shape[0] / 2), int(image.shape[1] / 2) # 求得图像的中心点位置
mask = np.zeros((image.shape[0], image.shape[1], 2), np.uint8)
mask[crow - 30:crow + 30, ccol - 30:ccol + 30] = 1
# 第六步：将掩模与傅里叶变换后的图像结合（相乘），只保留中心部分的低频位置
mask_image = mask * shift_image
# 第七步：使用np.fft.ifftshift将低频部分转移回图像的原先位置
ishift = np.fft.ifftshift(mask_image)
# 第八步：使用cv2.idft进行傅里叶的反转换
idft_image = cv2.idft(ishift)
# 第九步：使用cv2.magnitude转化为空间域内
img_idf =cv2.magnitude(idft_image[:, :, 0], idft_image[:, :, 1])
print(idft_image)
print(image.shape)
print(img_idf)
# 显示图片
add_image=np.hstack((image.astype('uint8'),img_idf.astype('uint8')))
plt.subplot(121)
plt.imshow(image, cmap='gray')
plt.subplot(122)
plt.imshow(img_idf, cmap='gray')
plt.show()
cv2.imshow('img',img_idf)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
运行结果却变成了这。。。。。。
即用matplotlib还能正常显示，用opencv就变成了抽象二值图像。。。。
求求各位大神告知为何
