Python+OpenCv傅里叶变换后图像用plt.imshow()可正常显示用cv2.imshow()显示为白色问题

问题：
在做图像处理时，傅里叶变换后需要将图像通过cv2.imshow()显示或通过cv2.imwrite()保存到指定路径，但是显示或保存的图像都为白色，只有通过plt.imshow()才能正常显示。例如下面代码对应处理结果：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("Images/ExperimentalImage4/originalImage/architecture2.png",-1)
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dftShift = np.fft.fftshift(dft)
ishift = np.fft.ifftshift(dftShift)
iImage = cv2.idft(ishift)
iImg = cv2.magnitude(iImage[:,:,0],iImage[:,:,1])
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = "gray"),plt.title("original"),plt.axis('off')
plt.subplot(122),plt.imshow(iImg,cmap = "gray"),plt.title("inverse"),plt.axis('off')

cv2.imshow("inverse",iImg)
cv2.waitKey(10)

plt.show()

解决办法：
将傅里叶逆变换后的每个像素值除以积（行数 * 列数，例如本实例中图像的分别率为640*512，就除以327680），最后将浮点数转换到8位无符号整型，具体的代码和处理 结果见下：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

img = cv2.imread("Images/ExperimentalImage4/originalImage/architecture2.png",-1)
dft = cv2.dft(np.float32(img),flags = cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT)
dftShift = np.fft.fftshift(dft)
ishift = np.fft.ifftshift(dftShift)
iImage = cv2.idft(ishift)
iImg = cv2.magnitude(iImage[:,:,0],iImage[:,:,1])
plt.subplot(121),plt.imshow(img,cmap = "gray"),plt.title("original"),plt.axis('off')
plt.subplot(122),plt.imshow(iImg,cmap = "gray"),plt.title("inverse"),plt.axis('off')

iImg = np.uint8(iImg / 327680)  ##将傅里叶逆变换后的每个像素值除以积（行数 * 列数），最后将浮点数转换到8位无符号整型
cv2.imwrite('./.inverse.png',iImg)
cv2.imshow("inverse",iImg)
cv2.waitKey(10)

plt.show()

最终显示结果：
以上就是解决方案，希望能帮助到大家！