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：

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。