利用Python从skimage中读取一张图像并显示出来，画出该图的傅里叶变换，利用skimage filter实现高通低通并显示图像

首先，你需要安装`skimage`库，如果你还没有安装，可以使用以下命令安装：

pip install scikit-image

接下来，我们可以按照步骤来进行：

1. **读取图像**:
使用`skimage.io.imread`函数读取图片文件，例如`image.jpg`。

from skimage import io

image = io.imread('image.jpg')

2. **显示原图**:
可以用matplotlib库来展示原始图像。

import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(image)
plt.show()

3. **傅里叶变换**:
对图像进行傅立叶变换，通常我们使用`skimage.transform.fft`。注意这将返回频率域图像，如果想要查看频谱，需要对结果进行一些处理。

fft_image = np.abs(np.fft.fftshift(np.fft.fft2(image)))

4. **绘制傅里叶变换**:
同样用matplotlib显示傅立叶变换的结果。

plt.imshow(fft_image, cmap='gray')
plt.title('Fourier Transform of the Image')
plt.show()

5. **滤波处理**:
`skimage.filters`模块提供了一系列滤波器，如`high_pass`（高通滤波）和`low_pass`（低通滤波）。这里我们以高通滤波为例：

high_pass_filter = filters.high_pass(image, size=5)  # 使用5x5的窗口大小

6. **显示高通滤波后的图像**:

plt.imshow(high_pass_filter, cmap='gray')
plt.title('High-pass Filtered Image')
plt.show()

7. **低通滤波同样操作，只需替换`filters.high_pass`为`filters.low_pass`即可**。