继续更改这个代码，增加其图像数量，增加每个信号单独的傅里叶变换，并且傅里叶变换后再次相加

好的，我理解了你的要求。为了增加图像数量，我们需要修改代码中的数据部分，以便读取更多的图像。同时，为了进行单独的傅里叶变换，我们需要对每个信号进行单独的处理，以便得到它们的频率分量。在这里，我们可以使用 numpy 库的 fft 函数来进行傅里叶变换。最后，我们将每个信号的傅里叶变换结果相加，得到最终的频率分量。

这里是修改后的代码：

import numpy as np
import cv2

# 定义读取图像的函数
def read_images():
    # 读取图像
    img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    img3 = cv2.imread('image3.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

    # 返回图像列表
    return [img1, img2, img3]

# 定义进行傅里叶变换的函数
def fft_transform(img):
    # 进行傅里叶变换
    f = np.fft.fft2(img)
    fshift = np.fft.fftshift(f)
    magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

    # 返回频率分量
    return magnitude_spectrum

# 定义主函数
def main():
    # 读取图像
    images = read_images()

    # 进行傅里叶变换并相加
    sum_spectrum = None
    for img in images:
        # 进行傅里叶变换
        spectrum = fft_transform(img)

        # 将频率分量相加
        if sum_spectrum is None:
            sum_spectrum = spectrum
        else:
            sum_spectrum += spectrum

    # 显示结果
    cv2.imshow('spectrum', sum_spectrum)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

在这个代码中，我们首先定义了一个新的函数 `fft_transform` 来进行傅里叶变换，并返回频率分量。然后，我们修改了 `read_images` 函数来读取更多的图像，并在主函数中对每个图像进行单独的傅里叶变换，并将它们的频率分量相加。最后，我们显示了相加后的频率分量。

请注意，这个代码仅仅是对你提供的代码进行了修改，并没有对图像的数量进行限制。因此，你可以添加任意数量的图像，并进行相应的修改来处理它们。