python代码中，sf=np.fft.fftshift(fft_1)，如何根据sf返回fft_1

根据你提供的代码，sf=np.fft.fftshift(fft_1)是将fft_1进行傅里叶变换后再进行频谱平移操作，返回结果为sf。如果你想根据sf返回fft_1，可以使用np.fft.ifftshift(sf)函数进行逆平移操作，然后再使用np.fft.ifft函数进行逆傅里叶变换，即可得到fft_1的值。

下面是示例代码：

import numpy as np

# 假设fft_1为原始数据

# 进行傅里叶变换和频谱平移
sf = np.fft.fftshift(np.fft.fft(fft_1))

# 根据sf返回fft_1
fft_1_recovered = np.fft.ifft(np.fft.ifftshift(sf))

请注意，由于傅里叶变换和频谱平移都是复杂运算，所以在进行逆平移和逆傅里叶变换时，可能会存在一些数值误差。

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gray_fft = np.fft.fft2(gray) gray_fftshift = np.fft.fftshift(gray_fft) dst_fftshift = np.zeros_like(gray_fftshift) M, N = np.meshgrid(np.arange(-cols // 2, cols // 2), np.arange(-rows // 2, rows // 2)) D = np.sqrt(M ** 2 + N ** 2) Z = (rh - r1) * (1 - np.exp(-c * (D ** 2 / d0 ** 2))) + r1 dst_fftshift = Z * gray_fftshift dst_fftshift = (h - l) * dst_fftshift + l dst_ifftshift = np.fft.ifftshift(dst_fftshift) dst_ifft = np.fft.ifft2(dst_ifftshift) dst = np.real(dst_ifft) dst = np.uint8(np.clip(dst, 0, 255)) return dst

在这个函数中，首先使用np.fft.fft2函数将输入图像进行二维傅里叶变换，然后使用np.fft.fftshift函数将变换结果进行中心化处理。接下来，创建一个与输入图像大小相同的全零数组dst_fftshift，并计算出输入图像的行数和列数。

函数接着使用np.meshgrid函数生成网格坐标，并根据频率域滤波器的公式计算出增益系数Z。然后，将增益系数Z乘以中心化的傅里叶变换结果gray_fftshift，得到增益后的频率域图像dst_fftshift。

接着，将增益后的频率域图像dst_fftshift乘以(h - l)，再加上l，得到最终的频率域图像。然后，使用np.fft.ifftshift函数将频率域图像逆中心化，并使用np.fft.ifft2函数将其转换回空间域。最后，将输出图像进行限幅处理，转换为8位无符号整数类型，然后返回输出图像。

imFFT = np.fft.fft2(im)#fuliyebianhua imFFTshift = np.fft.fftshift(imFFT)#zhongxinpindianyidong imFFTabs = np.abs(imFFTshift)#dingyihanshu,jiusanfudu imFFTabs = 30*np.log(imFFTabs)#yasuodongtaifanwei #filter design #process the image with the filter that you designed rimFFT = np.fft.ifftshift(imFFTshift) rim = np.real(np.fft.ifft2(rimFFT))

这段代码实现了图像的傅里叶变换和频谱图的显示，接着进行了滤波器的设计，最后将处理后的图像进行逆傅里叶变换还原成空间域图像。具体来说，代码中的np.fft.fft2()和np.fft.fftshift()分别进行了二维傅里叶变换和频率中心化操作，np.abs()计算出了傅里叶变换后的振幅谱，30*np.log()则是为了将振幅谱进行压缩到可视化范围内。接下来的代码中，可以看到使用自己设计的滤波器对图像进行处理，这部分代码没有给出，因此无法具体说明。最后，np.fft.ifftshift()和np.fft.ifft2()分别进行了逆中心化和逆傅里叶变换，得到了处理后的空间域图像。