np.fft 傅里叶变换 高通滤波

嗯，您想了解 np.fft 傅里叶变换及其在高通滤波中的应用是吗？

np.fft 是 numpy 库中的傅里叶变换函数，可以用于将时域信号转换为频域信号。在信号处理中，傅里叶变换常被用来分析信号的频谱特征。高通滤波是一种滤波方法，可以将高于某个截止频率的频率成分通过，而低于该频率的频率成分则被滤除。

在使用 np.fft 进行高通滤波时，可以先对信号进行傅里叶变换，然后将低于截止频率的频率成分置零，最后再将信号进行傅里叶逆变换，即可得到滤波后的信号。这个过程中可以使用 numpy 库中的一些函数，例如 fft、ifft、fftshift、ifftshift 等。

需要注意的是，高通滤波通常会对信号产生一定的失真，因此在使用时需要根据实际情况进行调整和优化。

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np.fft 傅里叶变换 图像过滤高频代码演示

好的，以下是一个使用 np.fft 进行傅里叶变换和图像高通滤波的 Python 代码演示：

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

# 读取图像
img = cv2.imread('lena.jpg', 0)

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

# 高通滤波（保留低频部分）
rows, cols = img.shape
crow, ccol = rows // 2, cols // 2
mask = np.ones((rows, cols), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0
fshift = fshift * mask

# 傅里叶逆变换
ishift = np.fft.ifftshift(fshift)
iimg = np.fft.ifft2(ishift)
iimg = np.abs(iimg)

# 显示图像
plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray')
plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, cmap='gray')
plt.title('Output Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
plt.show()

通过运行以上代码，可以将 `lena.jpg` 图像进行高通滤波，保留低频部分，得到输出图像。其中，`mask` 变量表示滤波器，这里使用一个矩形的掩码，将中心部分低频区域保留，其余高频区域置为零。可以通过调整掩码大小和形状来改变滤波效果。

import cv2 as cv #导入cv2 import numpy as np #导入numpy from matplotlib import pyplot as plt #导入matplotlib img = cv.imread('shape.png', 0) #读取图片 f = np.fft.fft2(img) #计算二维的傅里叶变换 fshift = np.fft.fftshift(f) #计算一维的傅里叶变换 rows, cols = img.shape #获取图像的行数和列数 crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) fshift[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 0 ishift = np.fft.ifftshift(fshift) iimg = np.fft.ifft2(ishift) iimg = np.abs(iimg) #显示原始图像和高通滤波处理图像 plt.subplot(121), plt.imshow(img, 'gray'), plt.title('Original Image') plt.axis('off') plt.subplot(122), plt.imshow(iimg, 'gray'), plt.title('Result Image') plt.axis('off') plt.show() rows, cols = img.shape crow,ccol = int(rows/2), int(cols/2) mask = np.zeros((rows, cols, 2), np.uint8) mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

import cv2 as cv 的意思是导入名为cv2的模块，并将其命名为cv。cv2是一个用于计算机视觉的Python库，其中包含了许多图像处理和计算机视觉方面的函数。通过导入cv2模块，并将其命名为cv，可以方便地使用其中的函数进行图像处理和计算机视觉相关的任务。