在OpenCV中实现频率域滤波通常涉及到傅里叶变换（Fourier Transform）和其逆变换（Inverse Fourier Transform）。傅里叶变换是一种将图像从空间域转换到频率域的数学工具，这使得我们可以更容易地在图像的频域内进行操作，如高通滤波、低通滤波等。

下面，我将提供一个使用Python和OpenCV实现频率域滤波的基本示例，包括如何将图像转换到频率域、应用一个简单的低通滤波器、然后再转换回空间域。

步骤 1: 导入必要的库

python">import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

步骤 2: 读取图像并转换为灰度

python"># 读取图像
img