# 请在这里填写你的代码
import numpy as np

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

# 循环播放视频文件，同时显示原视频及其对应的灰度图
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，退出啦 :) ")
        break

    # 获得灰度图影像
    gray_frame = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # 将原始图像转换为灰度图像

    # # 在名为 "frame" 的窗口中显示灰度图像
    cv2.imshow('frame', gray_frame)

    # 原始振幅谱
    fft = np.fft.fft2(gray_frame)  # 傅里叶变换得到傅里叶系数
    mag_spec = np.abs(fft)  # 计算原始傅里叶系数对应的振幅谱
    mag_spec = np.log(mag_spec)  # 将振幅谱转对数

    # 在名为"mg_spc"的窗口中显示原始振幅谱
    mag_spec = cv2.normalize(mag_spec, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
    cv2.imshow('mg_spc', mag_spec)

    # 计算平移后振幅谱
    fft_shift = np.fft.fftshift(fft)  # 将低频部分移至中心
    mag_spec_shift = np.abs(fft_shift)  # 计算平移后傅里叶系数对应的振幅谱
    mag_spec_shift = np.log(mag_spec_shift)  # 将振幅谱转对数

    # 在名为"mg_spc_shift"的窗口中显示平移后的振幅谱
    mag_spec_shift = cv2.normalize(mag_spec_shift, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
    cv2.imshow('mg_spc_shift', mag_spec_shift)

    # 每隔 56ms 检查一次用户输入，如果按下 'q' 键，退出循环
    if cv2.waitKey(56) & 0xFF == ord('q'):
        break

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