可以使用函数计算:np.fft.fftshift(). 得到频率变换后,也可以得到振幅谱。 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('messi5.jpg', 0) f = np.fft.fft2(img) fshift = np.fft.fftshift(f) magnitude_spectrum = 20 * np.log(np.abs(fshift)) plt...
NumPy中有一个FFT包来实现这一点,np.fft.fft2()给我们提供了一个复数数组,第一个参数是灰度图像,第二个参数是可选的尺寸,如果大于输入,输入填充,如果小于输入,输入裁剪,默认相同。 零频率分量(DC分量)将位于左上角,如果想让它居中,那么就在两个方向上分别移动 ,可以通过函数np.fft.fftshift()完成。 可以看...
n= len(y)#length of the signalk =np.arange(n) T= n/Fs frq= k/T#two sides frequency rangefrq1 = frq[range(int(n/2))]#one side frequency rangeYY= np.fft.fft(y)#未归一化Y = np.fft.fft(y)/n#fft computing and normalization 归一化Y1 = Y[range(int(n/2))] fig, ax= plt...
傅里叶函数变换以后的图像信号变化会变成复数形式如下图: 输出部分就是fft2()函数的返回值 这里就必须提到大家可能没有接触过的一种三角函数表达方式: cos(x)+isin(x)⇔a+ib 一个三角函数的表示: cos(x)+isin(x)⇔a+ib 其中我们在代码中利用abs()函数获取其绝对值就是[i],就是图像的高低变化量,反...
numpy.fft.shift() 下面的代码是通过Numpy库实现傅里叶变换,调用np.fft.fft2()快速傅里叶变换得到频率分布,接着调用np.fft.fftshift()函数将中心位置转移至中间,最终通过Matplotlib显示效果图。 深色代码主题 复制 # -*-coding: utf-8-*-importcv2ascvimport numpyasnpfrom matplotlibimportpyplotasplt#读取图像...
numpy.fft.fftfreq()#将FFT输出中的直流分量移动到频谱中央numpy.fft.shift() 下面的代码是通过Numpy库实现傅里叶变换,调用np.fft.fft2()快速傅里叶变换得到频率分布,接着调用np.fft.fftshift()函数将中心位置转移至中间,最终通过Matplotlib显示效果图。
在上述代码中,首先使用OpenCV的`imread`函数读取图像,并将其转换为灰度图像(单通道图像)。然后,使用NumPy的`fft2`函数对图像执行二维傅里叶变换,得到频谱的复数结果。接下来,使用`fftshift`函数将零频率分量移到频谱的中心。最后,计算频谱的幅度谱(取对数并缩放),并使用OpenCV的`imshow`函数显示原始图像和频谱图像。
因此，您发现了频率变换现在，您可以在频域中进行一些操作，例如高通滤波和重建图像，即找到逆DFT。为此，您只需用尺寸为60x60的矩形窗口遮罩即可消除低频。然后，使用np.fft.ifftshift()应用反向移位，以使DC分量再次出现在左上角。然后使用np.ifft2()函数找到逆FFT。同样，结果将是一个复数。您可以采用其绝对值。
img_back=np.fft.ifft2(f_ishift) img_back=np.real(img_back) cv2_imshow(img_back) 其中np.real函数: >>> a = np.array([1+2j, 3+4j, 5+6j])>>>a.real array([1., 3., 5.])>>> a.real = 9 >>>a array([9.+2.j, 9.+4.j, 9.+6.j])>>> a.real = np.array([9...