Python 碳纤维图像的频域滤波器

我目前正在尝试为碳纤维图像编写一个特定于域的频率滤波器

我已经加载了图像，执行了2D FFT，并将0频率移到了中心

现在我正试图找到白线的方向。我知道我应该在0°到180°的角度上循环。在每个角度增量处，图4所示内切圆的半径向量应以指定角度绘制，强度沿其插值并汇总

之后，我想用巴特沃斯方程来平滑滤镜中从白色到黑色的过渡

到目前为止，我的代码如下所示：

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

img = cv2.imread(r'C:\...')
grayimg = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
f = np.fft.fft2(grayimg)
magnitude_spectrum = 20*np.log(1+np.abs(f))
fshift = np.fft.fftshift(magnitude_spectrum)

plt.figure(1)
plt.imshow(grayimg,cmap = "gray")
plt.title("Input Image"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.figure(2)
plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap="gray")
plt.title("Magnitude Spectrum"), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.figure(3)
plt.imshow(fshift, cmap="gray")
plt.title("fshift"), plt.xticks([]), plt.yticks([])

rows, cols = grayimg.shape
crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2)
eps = np.arange(0,180,0.1)

plt.show()

如果有人能告诉我如何实现我的目标，我将不胜感激

谢谢你抽出时间

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编辑：我认为解决方案是从skimage.draw导入“line（）”命令。但是如果我想损坏角度，我就必须插值像素，对吗？/P>选择阈值以上的像素，拟合一个穿过原点的线，y＝a·席想在每一个角度内插和总结功率谱，找到具有最高强度的线，这样我就知道了我的纤维有什么方向。