写完整的代码，要简单易懂

好的，这里是一个简单易懂的代码，它可以读取任意数量的图像，并对每个图像进行傅里叶变换，最后将它们的频率分量相加并显示出来。

import numpy as np
import cv2

# 定义读取图像的函数
def read_images(*img_paths):
    # 读取所有图像
    images = [cv2.imread(path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE) for path in img_paths]

    # 返回图像列表
    return images

# 定义进行傅里叶变换的函数
def fft_transform(img):
    # 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))

    # 返回频率分量
    return magnitude_spectrum

# 定义主函数
def main():
    # 读取图像
    images = read_images('image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg')

    # 进行傅里叶变换并相加
    sum_spectrum = None
    for img in images:
        # 进行傅里叶变换
        spectrum = fft_transform(img)

        # 将频率分量相加
        if sum_spectrum is None:
            sum_spectrum = spectrum
        else:
            sum_spectrum += spectrum

    # 显示结果
    cv2.imshow('spectrum', sum_spectrum)
    cv2.waitKey(0)
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == '__main__':
    main()

这个代码中，我们首先定义了一个新的函数 `read_images`，它可以读取任意数量的图像，并返回它们的列表。然后，我们修改了 `fft_transform` 函数来进行傅里叶变换，并返回频率分量。最后，在主函数中，我们读取所有图像，对每个图像进行单独的傅里叶变换，并将它们的频率分量相加。最后，我们显示了相加后的频率分量。

请注意，这个代码仅仅是一个示例，你可以根据自己的需求进行修改。另外，如果你想读取更多的图像，只需要在调用 `read_images` 函数时，传递更多的图像路径即可。