np.fft.ifftshift和 np.fft.fftshift()函数

时间: 2023-05-24 08:04:49 浏览: 34
这两个函数都是Numpy库中傅里叶变换的相关函数，用于将经过傅里叶变换之后的结果进行逆变换或者转换到中心频率的处理。 具体来说，np.fft.ifftshift()函数实现了将逆变换之后的频域信号平移回原始的时域位置，它将频率分量的低频移到了数据的中心，然后将高频部分移到了数据的两端。这样做是为了将对称性全部放置在DFT(Discrete Fourier Transform)的零频分量中。在代码实现中，ifftshift()将信号的低频部分移动到频率分量的中心，由于DFT是周期性的，因此高频部分被移动到了低频分量的前面。 np.fft.fftshift()函数则是将频率分量的低频部分移到了数据的两端，高频部分移到了数据的中心。此函数常用于在需要对数据进行频谱分析之前，将其移动到中心频率的位置。移位操作仅适用于奇数字节，因为需要在中间放置零频分量。如果我们的数据长度为偶数，则将数据前面的一半放到数据FFT(快速傅里叶变换)的末尾，将FFT输出的一半移回到数据的前面。
相关问题

np.fft.ifftshift()函数

np.fft.ifftshift()函数是NumPy库中的一个函数，用于将频谱的零频率移到频谱的中心。 该函数的作用是将零频率分量从频谱的右上角移动到频谱的中心位置。在频谱处理中，通常会将频谱进行fftshift操作，该操作将频谱的零频率移到频谱的中心位置，这样可以更方便地进行滤波、频谱分析等操作。而ifftshift()函数则是对应的逆操作，将频谱的零频率从中心位置移回到右上角。 具体使用方法如下： ``` import numpy as np # 假设freq为频谱数组 shifted_freq = np.fft.ifftshift(freq) ``` 这样，shifted_freq数组中的零频率就会移动到频谱的中心位置。

python中np.fft.fftshift用法

引用中的示例代码展示了使用numpy库中的fftshift函数进行傅里叶变换的过程。具体使用方法如下： 1. 导入numpy库：import numpy as np 2. 定义一个输入图像img：img = cv.imread('../head_g.jpg', 0) 3. 执行傅里叶变换：f = np.fft.fft2(img) 4. 对变换结果进行频率移动：fshift = np.fft.fftshift(f) 5. 计算傅里叶变换结果的幅度谱：res = np.log(np.abs(fshift)) 6. 使用ifftshift函数进行逆变换的频率移动：ishift = np.fft.ifftshift(fshift) 7. 执行傅里叶逆变换：iimg = np.fft.ifft2(ishift) 8. 计算逆变换结果的绝对值：iimg = np.abs(iimg) 这样就得到了傅里叶变换和逆变换的结果。通过plt.subplot和plt.imshow函数可以将原始图像、傅里叶变换结果和逆变换结果显示出来。中的示例代码展示了使用cv库和numpy库实现图像傅里叶变换及反变换的过程，其中也包括了使用np.fft.fftshift函数进行频率移动的步骤。具体使用方法与中的示例代码类似，可以参考中的代码进行使用。

相关推荐

np.fft.fftshift

np.fft.fftshift() 是一个用于将 Numpy 中的一维或多维数组进行轴移的函数。它将数组沿着指定的轴进行循环移位，使得数组的中心点移动到数组的中心位置。这个函数在信号处理领域中非常常用，可以用于频谱分析、滤波器设计等等。 具体来说，np.fft.fftshift() 函数会将输入数组沿着指定轴移动一半的长度，然后将数组的前一半移动到数组的末尾，而将数组的后一半移动到数组的开头。这个操作可以保证数组的中心点位于数组的中心位置。 下面是一个简单的例子，展示了如何使用 np.fft.fftshift() 函数将一个一维数组进行轴移： python import numpy as np x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.fft.fftshift(x) print(x) # [1 2 3 4 5] print(y) # [4 5 1 2 3] 在这个例子中，我们首先定义了一个一维数组 x，然后使用 np.fft.fftshift() 函数将其进行轴移得到了数组 y。可以看到，数组 y 中的中心点位于数组的中心位置，而数组 x 中的中心点则位于数组的两端。

np.fft.fftshift的意义

np.fft.fftshift 是 Numpy 库中的一个函数，用于对离散傅里叶变换（DFT）结果进行中心化操作。 傅里叶变换将信号从时域转换到频域，生成一个复数数组。这个数组的零频率分量通常位于数组的左上角，而高频分量则位于数组的四个角落。这种表示方式在可视化和分析时可能不方便，因为我们习惯于将零频率分量放在数组的中心。 np.fft.fftshift 函数的作用就是将傅里叶变换结果进行中心化，即将零频率分量移动到数组的中心位置。它通过对输入数组进行循环移位操作来实现这一目的。 具体来说，对于一个 N 维的输入数组，np.fft.fftshift 将对应位置的元素按照一定规则重新排列，使得零频率分量位于数组的中心。这个规则是根据数组的维度来确定的，通常是将每个维度的一半以上的元素移到对应维度的前半部分，将剩余的一半以下的元素移到对应维度的后半部分。 使用 np.fft.fftshift 可以改善频谱的可视化效果，并且在进行一些频域操作时更方便，例如滤波、频谱分析等。 需要注意的是，对于奇数长度的数组，np.fft.fftshift 的中心位置将位于数组的中间，而对于偶数长度的数组，中心位置将位于数组的中间两个元素的右边。 总之，np.fft.fftshift 函数用于中心化离散傅里叶变换结果，将零频率分量移到数组的中心位置，以便于可视化和频域操作。

np.fft.fftshift后坐标轴怎么变化

np.fft.fftshift函数用于将频率域的数据进行中心化，即将零频率移到中心位置。 对于一维的数据，np.fft.fftshift函数将数据的前一半移动到后一半，同时将后一半移动到前一半。这样做的目的是将零频率放在数据的中心位置。 对于二维的数据，np.fft.fftshift函数将数据的四个象限进行循环移动，使得零频率位于数据的中心位置。具体来说，函数将原始数据的第一象限移动到第三象限，将第二象限移动到第四象限，将第三象限移动到第一象限，将第四象限移动到第二象限。 下面是一个简单的示例来说明 np.fft.fftshift 函数的作用： python import numpy as np data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) shifted_data = np.fft.fftshift(data) print("Original data:") print(data) print("Shifted data:") print(shifted_data) 输出结果： Original data: [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]] Shifted data: [[9 7 8] [3 1 2] [6 4 5]] 可以看到，原始数据被移动了位置，使得中心元素变为9。这在频域分析中常用于可视化频谱数据。

np.fft.fftshift()函数

### 回答1： np.fft.fftshift()函数是用于将傅里叶变换的结果进行移位操作的函数。它可以将频谱的零频分量移动到频谱的中心位置，使得频谱的对称性更加明显，便于观察和处理。该函数的输入参数是一个一维或多维的数组，返回值也是一个一维或多维的数组，表示移位后的频谱。 ### 回答2： np.fft.fftshift()函数是numpy库中用于进行快速傅里叶变换（FFT）的shift操作的函数。其作用是将FFT的结果进行平移，以便在对FFT结果进行可视化等操作时更加直观。 具体来说，np.fft.fftshift()函数会对输入的数组进行移位操作，将其从零频率位置移动到数组中心，同时将数组中心的零频率移到数组的边缘。这样做的目的是为了更好地分析FFT结果，因为FFT结果输出的第一个元素通常是表示直流信号或者DC offset的。通过移位操作，可以将DC offset元素移到结果中心，使得FFT结果更加清晰和易于分析。 是否需要进行np.fft.fftshift()操作取决于具体的应用场景。在某些情况下，使用FFT结果时不需要进行shift操作，因为不需要对DC offset元素进行特殊处理。但是，在其他情况下，如图像处理中，进行shift操作可以帮助我们更好地识别FFT结果中的低频部分，从而更好地处理图像。 在使用np.fft.fftshift()函数时，需要注意输入数组的形状和数据类型。输入数组应该是一维或者多维的numpy数组，并且支持复数运算。一般来说，np.fft.fftshift()函数应该在使用FFT函数（如np.fft.fft()）之后进行，以便更好地分析FFT结果。np.fft.fftshift()函数的使用方法非常简单，在使用过程中，只需要将待移位的数组作为函数参数即可。 总之，np.fft.fftshift()函数是numpy库中用于进行FFT结果平移操作的函数，其作用是使得FFT结果更加可视化和易于分析。在进行FFT操作后，使用该函数可以帮助我们更好地理解FFT结果并进行后续处理。 ### 回答3： np.fft.fftshift()函数是在进行傅里叶变换之后对结果进行移动操作的函数，主要作用是将频谱从直流部分分离出来，便于观察和分析。 在进行傅里叶变换时，信号的频谱在频率轴上呈现对称的属性。频谱的中心值对应着信号的直流分量。但是，在实际应用中，我们很少关注信号的直流分量，更加重视信号中的高频部分。为了更加容易地分离高频部分，我们可以使用np.fft.fftshift()函数来对频谱进行移动。 该函数的作用是将输入信号的频谱沿着频率轴上的中心点进行对称移动，使得信号的直流分量移动到信号频谱的中心位置，便于观察分析。具体来说，np.fft.fftshift()函数会将信号的前半部分移动到信号的后半部分，同时将信号的后半部分移动到信号的前半部分，实现频谱的中心对称性。 可以通过以下代码进行np.fft.fftshift()函数的使用： python import numpy as np # 定义输入信号及采样率 x = np.arange(8) Fs = 100 # 进行傅里叶变换 X = np.fft.fft(x) # 对频谱进行移动 X_shifted = np.fft.fftshift(X) # 输出结果 print(x) print(X) print(X_shifted) 其中，输入信号x为长度为8的序列，采样率为100Hz。将信号进行傅里叶变换后，使用np.fft.fftshift()函数对其进行移动，最终输出移动后的频谱。 总的来说，np.fft.fftshift()函数是在进行傅里叶变换后对结果进行移动操作的函数，可以方便地实现信号频谱的中心对称性，使得直流分量与高频部分等信号特征更加明显、易于分析和处理。

f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f)什么意思

这两行代码是进行二维傅里叶变换的核心代码，下面我来简单解释一下。 在图像处理中，傅里叶变换被广泛应用于频域滤波、图像增强、图像压缩等方面。傅里叶变换可以将一个时域信号（如图像）转换为其频域表示，用于分析其频率成分。具体来说，对于一个二维图像 $f(x,y)$，其傅里叶变换为 $F(u,v)$，公式如下： $$F(u,v)=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=0}^{N-1}f(x,y)e^{-j2\pi(\frac{ux}{M}+\frac{vy}{N})}$$ 其中，$M$ 和 $N$ 分别是图像的宽和高，$u$ 和 $v$ 分别是频率域的横、纵坐标。 具体到代码实现中，np.fft.fft2() 函数可以对二维图像进行傅里叶变换，其返回值是一个复数数组，表示图像的频域表示。而 np.fft.fftshift() 函数则是将频域中的直流分量移到频谱的中心，以便于后续的滤波操作。这两个函数的作用可以用下面的代码来展示： python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('image.jpg',0) # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) # 频域中直流分量的位置在左上角，移动到中心位置 fshift = np.fft.fftshift(f) # 显示结果 plt.subplot(121),plt.imshow(img, cmap = 'gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122),plt.imshow(np.log(1+np.abs(fshift)), cmap = 'gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 运行上述代码，可以得到如下的结果： ![image](https://img-blog.csdn.net/20180419180038797) 左图是原始图像，右图是对应的频谱图，可以看到频谱中心是亮的，表示该图像中低频分量比较多，即图像中存在较多的低频信息。

np.fft.fftshift是什么意思

np.fft.fftshift是NumPy中的一个函数，用于将傅里叶变换的频域数据进行移动操作。具体来说，它将傅里叶变换的结果进行中心化，即将频率轴从0 Hz开始变为以0 Hz为中心。这个操作通常在频域滤波中使用，以便在进行滤波之前将低频信号移动到频谱的中心。

np.fft 傅里叶变换 高通滤波

嗯，您想了解 np.fft 傅里叶变换及其在高通滤波中的应用是吗？ np.fft 是 numpy 库中的傅里叶变换函数，可以用于将时域信号转换为频域信号。在信号处理中，傅里叶变换常被用来分析信号的频谱特征。高通滤波是一种滤波方法，可以将高于某个截止频率的频率成分通过，而低于该频率的频率成分则被滤除。 在使用 np.fft 进行高通滤波时，可以先对信号进行傅里叶变换，然后将低于截止频率的频率成分置零，最后再将信号进行傅里叶逆变换，即可得到滤波后的信号。这个过程中可以使用 numpy 库中的一些函数，例如 fft、ifft、fftshift、ifftshift 等。 需要注意的是，高通滤波通常会对信号产生一定的失真，因此在使用时需要根据实际情况进行调整和优化。

Bspec = fftpack.fft2(cmat, [nfft, nfft]) Bspec = np.fft.fftshift(Bspec)

这段代码是对矩阵cmat进行二维傅里叶变换，并对结果进行了平移操作。首先，使用fftpack.fft2函数对cmat进行二维傅里叶变换，得到Bspec。然后，使用np.fft.fftshift函数对Bspec进行平移操作，将频谱的零频率移到中心位置。这样做的目的是为了更好地观察频谱的特征。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Hilbert 变换提取信号特征的 Python 实现](https://blog.csdn.net/BF02jgtRS00XKtCx/article/details/113787346)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

将 np.fft.fft2 得到的傅里叶变换系数中频率为 0 的一项置为 0，再经过 np.fft.ifft2 函数做傅里叶反变换得到直流分量置零后的图像（因为图像平均值被置零，因此 输出图像应该比原图暗些）。注意，np.fft.ifft2 函数的输出是复数，需用 np.abs 函数取其幅度得到输出图像

好的，您想请我使用 Python 中的 np.fft.fft2 和 np.fft.ifft2 函数进行图像傅里叶变换和反变换，并将傅里叶变换系数中频率为 0 的一项置为 0，得到直流分量置零后的图像，正确吗？那么我来帮您实现吧。 可以使用以下代码实现此功能： python import numpy as np import cv2 # 读取图像，并进行傅里叶变换 img = cv2.imread('test.jpg', 0) f = np.fft.fft2(img) # 将傅里叶变换系数中频率为 0 的一项置为 0 fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = img.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 fshift[crow, ccol] = 0 # 对变换结果进行反变换，并取幅度得到输出图像 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) img_back = np.fft.ifft2(ishift) img_back = np.abs(img_back) # 输出结果 cv2.imwrite("result.jpg", img_back) 以上代码中，我首先读取了一张图像并进行傅里叶变换，然后将傅里叶变换系数中频率为 0 的一项置为 0，接着对变换结果进行反变换，最后使用 np.abs 函数取幅度得到输出图像。需要注意的是，由于 np.fft.ifft2 的输出是复数，因此必须使用 np.abs 函数取幅度才能得到正确的输出图像。 请注意，本代码并不能保证在所有情况下都能产生正确的输出图像。具体实现方法可能因图片的不同而发生变化。 您还有其他问题需要解答吗？

检查这段代码import cv2 import numpy as np img = cv2.imread('E:\数字图像处理实验\数字图像处理1.jpg') gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) f = np.fft.fft2(gray) fshift = np.fft.fftshift(f) rows, cols = gray.shape crow, ccol = int(rows/2), int(cols/2) tx, ty = 50, 50 M = np.float32([[1, 0, tx], [0, 1, ty]]) fshift_trans = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) angle = 30 M = cv2.getRotationMatrix2D((ccol, crow), angle, 1) fshift_rot = cv2.warpAffine(fshift, M, (cols, rows)) fshift_center = fshift_trans[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] fshift_rot_center = fshift_rot[crow-100:crow+100, ccol-100:ccol+100] img_trans = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_center)).real img_trans = np.uint8(img_trans) img_rot = np.fft.ifft2(np.fft.ifftshift(fshift_rot_center)).real img_rot = np.uint8(img_rot) cv2.imshow('gray', gray) cv2.imshow('img_trans', img_trans) cv2.imshow('img_rot', img_rot) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows()

这段代码是用于对一张灰度图像进行傅里叶变换，并对变换结果进行平移和旋转操作，最后再通过傅里叶反变换将变换后的图像转换回空间域。 具体步骤如下： 1. 读取一张灰度图像。 2. 对图像进行傅里叶变换。 3. 对变换结果进行平移操作，平移的距离是 (tx, ty)。 4. 对变换结果进行旋转操作，旋转的角度是 angle。 5. 将平移后的结果和旋转后的结果分别截取中心区域。 6. 对截取的结果进行傅里叶反变换，将其转换回空间域。 7. 将反变换后的结果转换为整型。 8. 显示原始图像、平移后的图像和旋转后的图像。 需要注意的是，进行傅里叶变换和反变换时，需要使用 np.fft.fft2 和 np.fft.ifft2 函数。而对变换结果进行平移和旋转时，则需要使用 cv2.warpAffine 函数。

import cv2 as cv #导入cv2 import numpy as np #导入numpy from matplotlib import pyplot as plt #导入matplotlib img = cv.imread('shape.png', 0) #读取图片 f = np.fft.fft2(img) #计算二维的傅里叶变换 fshift = np.fft.fftshift(f) #计算一维的傅里叶变换 rows, cols = img.shape #获取图像的行数和列数 crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #显示原始图像和高通滤波处理图像 plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Result Image') plt.axis('off') plt.show() rows, cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

import cv2 as cv 的意思是导入名为cv2的模块，并将其命名为cv。cv2是一个用于计算机视觉的Python库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉方面的函数。通过导入cv2模块，并将其命名为cv，可以方便地使用其中的函数进行图像处理和计算机视觉相关的任务。

给以下的代码加详细的中文注释#导入相关库 from skimage import data,color import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #中文显示工具函数 def set_ch(): from pylab import mpl mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False set_ch() D= 10 #读入图片 new_img = data.coffee() new_img = color.rgb2gray(new_img) #numpy中的傅里叶变化 f1 = np.fft.fft2(new_img) f1_shift = np.fft.fftshift(f1) #np.fft.fftshift()函数来实现平移，让直流分量在输出图像的重心 #实现理想低通滤波器 rows,cols = new_img.shape crow,ccol=int(rows/2),int(cols/2)#计算频谱中心 mask= np.zeros((rows,cols),np.uint8)#生成rows行cols的矩阵，数据格式为uint8 for i in range(rows): for j in range(cols): if np.sqrt(i*i+j*j)<=D: #将距离频谱中心小于D的部分低通信息，设置为1，属于低通滤波 mask[crow - D:crow + D, ccol - D:ccol + D] = 1 f1_shift = f1_shift*mask #傅里叶逆变换 f_ishift = np.fft.ifftshift(f1_shift) img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.abs(img_back) img_back=(img_back-np.amin(img_back))/(np.amax(img_back)-np.amin(img_back)) #plt.figure(figsize=(15,8)) plt.figure() plt.subplot(121),plt.imshow(new_img,cmap='gray'),plt.title('原始图像') plt.subplot(122),plt.imshow(img_back,cmap='gray'),plt.title('滤波后图像') plt.show()

利用 Python 实现二分查找算法 def binary_search(arr, target): """ 二分查找函数 参数： arr: 有序数组（从小到大排列） target: 目标元素 返回值： 如果找到目标元素，返回其下标；如果没找到，返回 -1。 """ # 定义左右边界 left = 0 right = len(arr) - 1 # 当左边界小于等于右边界时，继续循环 while left <= right: # 计算中间位置 mid = (left + right) // 2 # 如果目标元素在中间位置左边，缩小右边界 if arr[mid] > target: right = mid - 1 # 如果目标元素在中间位置右边，扩大左边界 elif arr[mid] < target: left = mid + 1 # 如果目标元素就是中间位置，直接返回下标 else: return mid # 如果左边界大于右边界，说明没找到，返回 -1 return -1

scr = cv2.imread('first.jpg') scr = cv2.cv2tColor(scr, cv2.COLOR_BGR2GRAY) #转换为灰度图像 dft = cv2.dft(np.float32(scr), flags=cv2.DFT_COMPLEX_OUTPUT) #傅里叶变换 dft_shift = np.fft.fftshift(dft) # 零频域移到频谱中心 rows, cols = scr.shape[:2] sigma2 = 0.01 x, y = np.mgrid[-1:1:2.0 / rows, -1:1:2.0 / cols] z = 1 / (2 * np.pi * sigma2) * np.exp(-(x ** 2 + y ** 2) / (2 * sigma2)) zNorm = np.uint8(cv2.normalize(z, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)) # 归一化为 [0,255] maskGauss = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) maskGauss[:, :, 0] = zNorm maskGauss[:, :, 1] = zNorm fshift = dft_shift * maskGauss # mask与频域进行点乘 f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift) # 将零频域移到左上角 img_back = cv2.idft(f_ishift) # 转换为空间域 img_back = cv2.magnitude(img_back[:, :, 0], img_back[:, :, 1]) max = np.max(img_back) min = np.min(img_back) res = np.zeros((rows, cols), dtype="uint8") # 高斯滤波结果 for i in range(rows): for j in range(cols): res[i, j] = 255 * (img_back[i, j] - min) / (max - min) #归一化为[0, 255]

这段代码的作用是对一张图片进行高斯滤波。首先，使用OpenCV库中的cv2.imread()函数读取图片，然后使用cv2.cvtColor()函数将图片转换为灰度图像。接着，使用cv2.dft()函数对灰度图像进行傅里叶变换，将傅里叶变换结果移动到频谱中心。然后，定义一个高斯滤波器，使用np.mgrid()函数生成高斯滤波器的权重矩阵z。该矩阵归一化后作为mask与频域进行点乘，得到fshift。使用np.fft.ifftshift()函数将零频域移到左上角，使用cv2.idft()函数将f_ishift转换为空间域。最后，将结果归一化到[0, 255]范围内。

S = np.abs(scipy.fft.fftshift(Y[:2048])) f = 2000*(np.arange(2048)-1023)/2048 ax[1].set(title='Frequency Spectrum', xlabel='(frequency(Hz))', ylabel='Magnitude') ax[1].plot(f,S)

这段代码是对长度为2048的Y数组进行FFT变换，然后对结果进行取绝对值并平移，最后绘制出频谱图。其中，f数组是用来表示每个FFT点对应的频率的。 具体来说，np.arange(2048)表示生成一个从0到2047的一维数组，然后减去1023，再除以2048，就得到了每个FFT点对应的频率值，乘以2000就是对应的实际频率了。 最后，使用matplotlib库的plot函数将频谱图绘制出来，并设置对应的标题、横轴和纵轴标签。

加上abs函数和fftshift函数

好的，下面是加上abs函数和fftshift函数的示例代码： python import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取图像 img = cv2.imread('lena.jpg', 0) # 进行傅里叶变换 f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) # 计算幅值谱 magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift)) # 绘制原图像和幅值谱 plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Original Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) # 显示图像 plt.show() 其中，np.abs()函数用于计算复数的模，即幅值，而np.fft.fftshift()函数则用于将零频率分量移动到频谱的中心位置。

imFFT.imshow()

imFFT.imshow() 是一个图像处理中常用的函数，用于显示图像的傅里叶变换结果。该函数可以接受一个二维数组作为输入，其中每个元素代表了相应的频率分量的大小。函数会将这个二维数组转换为图像显示出来，图像中每个像素的亮度表示对应频率分量的大小。 以下是一个示例代码，用于将一张图像的傅里叶变换结果显示出来： python import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 读入图像 img = cv2.imread('lena.jpg', 0) # 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)) # 显示变换结果 plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray') plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.subplot(122), plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray') plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([]) plt.show() 其中，cv2.imread() 用于读入图像，np.fft.fft2() 用于进行傅里叶变换，np.fft.fftshift() 用于将结果进行中心化处理，20 * np.log(np.abs(fshift)) 用于计算频率分量大小的对数值。最后，用 plt.imshow() 函数显示原始图像和傅里叶变换结果。

fftshift函数实例

假设有一个长度为n的一维数组x，我们可以使用fftshift函数将其进行循环移位，使得其频率零点位于数组中心。 Python中的numpy包提供了fftshift函数，下面是一个示例： python import numpy as np # 创建长度为8的一维数组 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) # 对数组进行循环移位，并打印结果 y = np.fft.fftshift(x) print(y) 运行结果为： [5 6 7 8 1 2 3 4] 可以看到，数组x被循环移位，使得其频率零点位于数组中心。

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基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别及其表现评估

12046通过调整学习：基于交叉模态对应的可见-红外人脸识别Hyunjong Park*Sanghoon Lee*Junghyup Lee Bumsub Ham†延世大学电气与电子工程学院https://cvlab.yonsei.ac.kr/projects/LbA摘要我们解决的问题，可见光红外人重新识别（VI-reID），即，检索一组人的图像，由可见光或红外摄像机，在交叉模态设置。VI-reID中的两个主要挑战是跨人图像的类内变化，以及可见光和红外图像之间的跨模态假设人图像被粗略地对准，先前的方法尝试学习在不同模态上是有区别的和可概括的粗略的图像或刚性的部分级人表示然而，通常由现成的对象检测器裁剪的人物图像不一定是良好对准的，这分散了辨别性人物表示学习。在本文中，我们介绍了一种新的特征学习框架，以统一的方式解决这些问题。为此，我们建议利用密集的对应关系之间的跨模态的人的形象，年龄。这允许解决像素级中�

java二维数组矩阵相乘

矩阵相乘可以使用二维数组来实现，以下是Java代码示例： ```java public class MatrixMultiplication { public static void main(String[] args) { int[][] matrix1 = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; // 定义一个2x3的矩阵 int[][] matrix2 = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; // 定义一个3x2的矩阵 int[][] result = multiply(matrix1, matr

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。

通用跨域检索的泛化能力

12056通用跨域检索：跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店，Soka-马上预订;1印度理工学院，Kharagpur，2印度科学学院，班加罗尔soumava2016@gmail.com，{titird，somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中，我们第一次解决了通用跨域检索的问题，其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束，这需要大量的数据，所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标，我们提出了SnMpNet（语义Neighbourhood和混合预测网络），它包括两个新的损失，以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说，我们引入了一种新的语义邻域损失，以弥合可见和不可见类之间的知识差距，并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的，相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

ant-button 点击实践

好的，下面是 ant-button 点击实践的步骤： 1. 首先，在你的项目中安装 Ant Design UI 库，可以通过 npm 命令进行安装： ``` npm install antd --save ``` 2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式，示例代码如下： ```javascript import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import 'antd/dist/antd.css'; import { Button } from 'antd'; function handleCl

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

生成模型的反事实解释方法及其局限性

693694不能很好地可视化/解释非空间定位的属性，如大小、颜色等。此外，它们可以显示图像的哪些区域可以被改变以影响分类，但不显示它们应该如何被改变。反事实解释通过提供替代输入来解决这些限制，其中改变一小组属性并且观察到不同的分类结果。生成模型是产生视觉反事实解释的自然候选者，事实上，最近的工作已经朝着这个目标取得了进展在[31，7，32，1]中，产生了生成的反事实解释，但它们的可视化立即改变了所有相关属性，如图所示。二、[29]中提供的另一种相关方法是使用来自分类器的深度表示来以不同粒度操纵生成的图像然而，这些可能涉及不影响分类结果的性质，并且还组合了若干属性。因此，这些方法不允许根据原子属性及其对分类的影响来其他解释方法使用属性生成反事实，其中可以对所需属性进行完全或部分监督[10，5

mybatisplus如何用注解设置联合主键

Mybatis-Plus支持使用注解来设置联合主键，可以使用`@TableId`注解来设置主键，同时使用`value`属性和`type`属性来设置联合主键的字段和类型。示例代码如下： ```java @Data @TableName("user") public class User { @TableId(value = "id", type = IdType.AUTO) private Long id; @TableId(value = "username") private String username; @TableId(value = "

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。