基于python编写代码完成上述功能

要在Python中实现图像的高频和低频部分分离，你可以使用`numpy`库中的`fft2`函数来进行快速傅立叶变换，以及`ifft2`函数进行逆变换。下面是一个简单的示例：

import numpy as np
from scipy import signal

# 假设你有一个二维数组 `img` 代表图像数据
def separate_freqs(img):
    # 对图像做离散傅立叶变换
    fft_img = np.fft.fft2(img)
    
    # 计算幅度谱并取其绝对值
    abs_fft = np.abs(fft_img)

    # 使用高斯滤波器分离高频和低频部分
    # 这里假设你已经有了一个高斯核（例如通过scipy.signal.gaussian生成）
    h = signal.gaussian(kernel_size, sigma)  # 替换 kernel_size 和 sigma 为实际使用的值
    high_pass_filter = np.fft.ifftshift(h / np.sum(h))  # 正交化滤波器
    filtered_fft = signal.convolve(abs_fft, high_pass_filter, mode='same')

    # 提取高频和低频部分
    low_freq_mask = np.where(filtered_fft < threshold, 0, 1)  # 设定阈值
    low_freq_img = fft_img * low_freq_mask
    high_freq_img = fft_img - low_freq_img

    return low_freq_img, high_freq_img

# 设置阈值 (可以根据需要调整)
threshold = ... 

# 调用函数并获取低频和高频部分
low_freq, high_freq = separate_freqs(img)

请注意，这是一个基础示例，实际应用中可能还需要对图像预处理、边界处理、阈值选择等因素进行优化。同时，对于高通滤波器的设计和选择，可能需要依据具体需求和图像特性进行调整。