二维经验模态分解 python代码

二维经验模态分解（2D EMD）是一种用于将二维图像分解为一组本征模态函数（EMD）的技术，它可以应用于信号处理、图像分析和计算机视觉等领域。Python是一种流行的编程语言，可以用于实现2D EMD算法。以下是一个简单的Python代码示例：

import numpy as np
from PyEMD import EMD2D

# 加载图像并将其转换为numpy数组
image = np.load("image.npy")

# 定义EMD处理器对象
emd2d = EMD2D()

# 运行2D EMD分解
imfs, res = emd2d(image)

# 将IMFs（本征模态函数）和残差输出为新的numpy数组
imfs_array = np.array(imfs)
residual = np.array(res)

# 显示结果
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(imfs_array.shape[0]+1, 1)

axs[0].imshow(image, cmap="gray")
axs[0].set_title("Original")

for i in range(imfs_array.shape[0]):
    axs[i+1].imshow(imfs_array[i], cmap="gray")
    axs[i+1].set_title(f"IMF {i+1}")

fig.tight_layout()
plt.show()

首先，加载要处理的图像并将其转换为numpy数组。然后，定义一个EMD2D对象，并调用其`__call__`方法来运行2D EMD分解。结果是一组本征模态函数和一个残差图像。最后，将IMFs和残差转换为新的numpy数组，并使用Matplotlib绘制结果。