python实现二维傅里叶变换代码
时间: 2023-11-10 22:06:46 浏览: 142
以下是Python实现二维傅里叶变换的代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fftpack import fft2, ifft2
def fftshift(img_fft):
row, col = img_fft.shape
mid_row = int(row / 2)
mid_col = int(col / 2)
return np.concatenate((np.concatenate((img_fft[mid_row:, :], img_fft[:mid_row, :]), axis=0)[:, mid_col:],\
np.concatenate((img_fft[mid_row:, :], img_fft[:mid_row, :]), axis=0)[:, :mid_col]), axis=1)
img = plt.imread('image.jpg')
gray = np.dot(img[..., :3], [0.299, 0.587, 0.114])
gray_fft = fft2(gray)
gray_shift = fftshift(gray_fft)
plt.imshow(np.log(np.abs(gray_shift)+1), 'gray')
plt.show()
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Python实现二维傅里叶变换
您好,我可以回答关于Python实现二维傅里叶变换的问题。二维傅里叶变换是将二维信号分解成若干个基本频率的叠加,具体实现可以使用numpy库中的fft2函数实现。您可以参考以下代码:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
# 生成一个两个圆形的二维信号
x, y = np.meshgrid(np.linspace(-1, 1, 200), np.linspace(-1, 1, 200))
signal = np.zeros_like(x)
r = np.sqrt(x**2 + y**2)
signal[r < 0.5] = 1
signal[(r > 0.6) & (r < 0.7)] = 1
# 求二维傅里叶变换
signal_fft = np.fft.fft2(signal)
# 将频域信号平移
signal_fft_shift = np.fft.fftshift(signal_fft)
# 求频率域信号的幅度谱
amplitude_spectrum = np.abs(signal_fft_shift)
# 绘制频率域信号的幅度谱
plt.imshow(
np.log10(amplitude_spectrum),
cmap='gray',
extent=(-1, 1, -1, 1)
)
plt.xlabel('Frequency (cycles/px)')
plt.ylabel('Frequency (cycles/px)')
plt.show()
希望能够帮到您!
用python 实现二维傅里叶变换
二维傅里叶变换是将一个二维函数转化到频域中的一种数学变换。在 Python 中,可以使用 NumPy 库中的 fft2() 函数来实现二维傅里叶变换。
以下是一个用 Python 实现二维傅里叶变换的示例代码:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造一个二维函数
x = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)
y = np.linspace(-2*np.pi, 2*np.pi, 100)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
Z = np.sin(X) * np.sin(Y)
# 进行二维傅里叶变换
Z_fft = np.fft.fft2(Z)
# 将频域数据移动到中心
Z_fft_shifted = np.fft.fftshift(Z_fft)
# 绘制原函数和变换后的函数
fig, axs = plt.subplots(1, 2)
axs[0].imshow(Z, cmap='gray')
axs[0].set_title('Original Function')
axs[1].imshow(np.abs(Z_fft_shifted), cmap='gray')
axs[1].set_title('Fourier Transform')
plt.show()
```
上述代码中,首先构造了一个二维函数,然后使用 fft2() 函数进行二维傅里叶变换,并使用 fftshift() 函数将频域数据移动到图像中心。最后,使用 matplotlib 库绘制原函数和变换后的函数。
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