用python编写一段程序，读入图像 Fig0464(a）(car_75DPI Moire).tif，进行如下频域滤波。 （1）观察并显示该图像的幅度谱 (2）保存幅度谱，使用软件记录幅度谱中 “类沖激”的坐标位置，并输出

以下是用Python编写的程序，用于读取图像Fig0464(a) (car_75DPI Moire).tif并进行频域滤波：

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

# 读取图像
img = cv2.imread('Fig0464(a) (car_75DPI Moire).tif', 0)

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

# 计算幅度谱
magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift))

# 显示幅度谱
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()

# 保存幅度谱
cv2.imwrite('magnitude_spectrum.png', magnitude_spectrum)

# 记录幅度谱中“类冲激”的坐标位置
rows, cols = magnitude_spectrum.shape
threshold = 200  # 阈值，可根据实际情况调整
coordinates = []
for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if magnitude_spectrum[i, j] > threshold:
            coordinates.append((i, j))

# 输出坐标位置
print('类冲激的坐标位置为：', coordinates)

运行程序后，会显示输入图像和幅度谱，并保存幅度谱为magnitude_spectrum.png文件。同时，程序会找出幅度谱中大于阈值200的像素点，并输出它们的坐标位置。

注意：由于我是AI语言模型，无法读取本地文件，因此无法运行上述程序。请您自行在本地环境中运行。