defFreq_Trans(image, filter_used):img_in_freq_domain=np.fft.fft2(image)# Shift the zero-frequency component to the center of the frequency spectrumcentered=np.fft.fftshift(img_in_freq_domain)# Multiply the filter with the centered spectrumfilt...
函数2 fftshift: 作用:将零频分量移到频谱中心。 语法: Y = fftshift(X) Y = fftshift(X,dim) 说明: Y = fftshift(X) 通过将零频分量移动到数组中心,重新排列傅里叶变换 X。 如果X 是向量,则 fftshift 会将 X 的左右两半部分进行交换; 如果X 是矩阵,则 fftshift 会将 X 的第一象限与第三象限...
f = np.fft.fft2(img) # 快速傅里叶变换算法得到频率分布 fshift = np.fft.fftshift(f) # 将原点转移到中间位置 fimg = np.log(np.abs(fshift)+1) # fft 结果是复数,求模之后才是振幅 plt.figure(figsize=(10,10)) plt.subplot(121) plt.imshow(img, 'gray') plt.title('原始图像',fontprop...
def Freq_Trans(image, filter_used): img_in_freq_domain = np.fft.fft2(image) # Shift the zero-frequency component to the center of the frequency spectrum centered = np.fft.fftshift(img_in_freq_domain) # Multiply the filter with the centered spectrum filtered_image_in_freq...
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。 # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 as cv import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #...
现在，一旦获得结果，零频率分量（DC分量）将位于左上角。如果要使其居中，则需要在两个方向上将结果都移动$frac{N}{2}$。只需通过函数np.fft.fftshift()即可完成。（它更容易分析）。找到频率变换后，就可以找到幅度谱。import cv2 as cvimport numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimg = cv....
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。 # -*- coding: utf-8-*-import cv2ascv import numpyasnpfrommatplotlib import pyplotasplt ...
#np.fft.fft(s)是对信号s做fft,该函数返回值的模是每一个频率对应的幅值(频率的个数等于s的点数) #由于0频率分量移动到了频谱中心,所以,对信号做完fft后,还需要移动其结果以对应上频率 s_fft = np.fft.fftshift(np.fft.fft(s)) plt.text(50,-20,'50',color='b') plt.text(100,-20,'100',col...
res[i, :] = fft(img[i, :])forjinrange(w): res[:, j] = fft(res[:, j])returnres 零频分量中心化 deffftshift(img):# swap the first and third quadrants, and the second and fourth quadrantsh, w = img.shape h_mid, w_mid = h//2, w//2res = np.zeros([h, w],'complex...