定义一个函数ft，可以实现对输入图像的傅里叶变换，并将零频分量平移到频谱中心，最后返回傅里叶频谱。进行测试，对data.checkerboard()调用定义的函数，并显示处理结果

好的，以下是定义函数ft的Python代码：

import numpy as np
from scipy import fftpack

def ft(img):
    # 使用傅里叶变换
    f = fftpack.fft2(img)
    
    # 将零频分量平移到频谱中心
    fshift = fftpack.fftshift(f)
    
    # 返回傅里叶频谱
    return np.log(np.abs(fshift))

接下来是对data.checkerboard()调用ft函数，并显示处理结果的Python代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from skimage import data

# 读取数据
img = data.checkerboard()

# 调用ft函数进行傅里叶变换
f_img = ft(img)

# 显示原图和处理结果
fig, axes = plt.subplots(ncols=2, figsize=(10, 5))
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(img, cmap='gray')
ax[0].set_title('Original image')

ax[1].imshow(f_img, cmap='gray')
ax[1].set_title('Fourier spectrum')

fig.tight_layout()
plt.show()

运行上述代码，就可以得到对data.checkerboard()进行傅里叶变换后的结果。