对图像image2.bmp, image3.bmp（二选一）和house（四选一）进行傅里叶变换

由于我是一个AI语言模型，无法直接操作图像文件，以下是一般的图像傅里叶变换步骤：

1. 读取图像文件并转换为灰度图像。
2. 对图像进行傅里叶变换。
3. 对变换后的图像进行频谱图像的可视化。
4. 对频谱图像进行逆傅里叶变换，得到原始图像。

以下是代码示例：

import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取图像文件并转换为灰度图像
img = cv2.imread('image2.bmp', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 对图像进行傅里叶变换
f = np.fft.fft2(img)
fshift = np.fft.fftshift(f)

# 对变换后的图像进行频谱图像的可视化
magnitude_spectrum = 20*np.log(np.abs(fshift))
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()

# 对频谱图像进行逆傅里叶变换，得到原始图像
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)
img_back = np.abs(img_back)

plt.subplot(131),plt.imshow(img, cmap = 'gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(132),plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap = 'gray')
plt.title('Magnitude Spectrum'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(133),plt.imshow(img_back, cmap = 'gray')
plt.title('Image after LPF'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

这段代码将图像文件“image2.bmp”转换为灰度图像，对其进行傅里叶变换，并对变换后的图像进行频谱图像的可视化。最后，将频谱图像进行逆傅里叶变换，得到原始图像。同样的代码可以用于处理其他图像文件。