torch.fft.rfft2对一张3*n*n的图片进行傅里叶变换之后得到的数据的尺寸
时间: 2024-09-08 15:03:41 浏览: 76
在PyTorch中,`torch.fft.rfft2`函数用于对输入的二维信号进行二维快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT),并返回实数和虚数部分。当对一个3通道(3-dimensional)的图像进行操作时,该函数会分别对每个通道的二维数据进行变换。
假设你有一个形状为`[3, n, n]`的张量,其中3代表颜色通道的数量,n x n代表图像的宽度和高度。使用`torch.fft.rfft2`对这个图像进行变换后,你会得到一个形状为`[3, n, n//2 + 1, 2]`的张量。这里的`n//2 + 1`是因为在二维FFT中,对于n x n的输入,结果的每个维度大小会是`n/2 + 1`(这是由于傅里叶变换的对称性质)。最后一个维度的长度为2,因为每个频率分量都有实部和虚部。
因此,变换后的数据尺寸将会是3个通道,每个通道包含n行,每行包含`n//2 + 1`个复数(实部和虚部)。
```python
import torch
import torch.fft
# 假设n是图像的宽度和高度,这里我们用3代替实际大小
n = 3
# 创建一个形状为[3, n, n]的随机图像数据
image = torch.randn(3, n, n)
# 对图像应用二维实数快速傅里叶变换
fft_result = torch.fft.rfft2(image)
# 输出变换后的数据尺寸
print(fft_result.shape)
```
这段代码将输出`(3, 3, 2, 2)`,这表明输入图像的每个通道的傅里叶变换结果由2x2的复数数组表示。
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