python傅里叶变换如何取图像的一半

对于Python中傅里叶变换，通常使用numpy库中的fft2函数进行计算，具体可以使用以下代码来实现：

import numpy as np
import cv2

img = cv2.imread('test.jpg', 0)

dft = np.fft.fft2(img)
dft_shift = np.fft.fftshift(dft)

rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
dft_shift[crow:rows-crow, ccol:cols-ccol] = 0

其中，首先使用cv2.imread函数读入图像，然后对图像进行傅里叶变换和频谱中心化操作，最后通过将频谱中心的一半置零来取图像的一半。需要注意的是，取图像的哪一半可以根据具体需求进行调整。

相关问题

python傅里叶变换图像

要在 Python 中进行傅里叶变换并显示图像，可以使用 NumPy 和 OpenCV 库。以下是一个简单的例子：

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

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))

# 显示原始图像和傅里叶变换后的图像
plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在这个例子中，我们首先读取了一个灰度图像，然后使用 `np.fft.fft2()` 函数进行傅里叶变换。为了方便显示，我们对变换结果进行了平移，然后计算了幅度谱，并使用 `20*np.log()` 函数对其进行缩放。最后，我们使用 Matplotlib 库显示了原始图像和傅里叶变换后的图像。

需要注意的是，图像的傅里叶变换结果是一个复数矩阵，因此在计算幅度谱时需要使用绝对值函数。另外，为了方便观察，我们对幅度谱进行了取对数的操作。

python傅里叶变换图像 FFT

在 Python 中，可以使用 NumPy 库中的 `fft` 模块进行傅里叶变换。以下是一个简单的例子：

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

# 读取图像
img = cv2.imread('image.jpg', 0)

# 进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))

# 显示原始图像和傅里叶变换后的图像
plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

在这个例子中，我们首先读取了一个灰度图像，然后使用 `np.fft.fft2()` 函数进行傅里叶变换。为了方便显示，我们对变换结果进行了平移，然后计算了幅度谱，并使用 `20*np.log()` 函数对其进行缩放。最后，我们使用 Matplotlib 库显示了原始图像和傅里叶变换后的图像。

需要注意的是，图像的傅里叶变换结果是一个复数矩阵，因此在计算幅度谱时需要使用绝对值函数。另外，为了方便观察，我们对幅度谱进行了取对数的操作。