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    Reliable, Replicated, Redundant, And Fault-Tolerant

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  • 吃人一口,還人一斗 我思故我在

    字面上意思是說,受別人一點幫助,就要思考如何回報他更多。

    同義的:受人點滴,湧泉以報

    我覺得更值得更深入思考的是,

    當你輕易地要求別人的幫助時,你就得有心理準備,要返還十倍或更多。

    所以,當自己能做到,不輕易要求別人的幫忙。

    (說到這裡,小伙伴會覺得跟我以前說的”情感投入報酬”不一樣,情境不同暫不展開)

    這是台灣的俗語,用台語發音更有味道。

  • 瘋狂宇宙 我思故我在

    這個宇宙太瘋狂,大海掀翻了小池塘。

  • 區塊鏈是工具,要合理的使用;而非商品炒作。我思故我在

Numpy 傅立葉變換 np.fft (3) 低頻的位置與原始圖像的關係

大叔的python之路 andy 3个月前 (07-19) 126次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码

Numpy 傅立葉變換 np.fft (3) 低頻的位置與原始圖像的關係
本篇我們觀察原始圖像不同方向的變化,對頻率的位置產生的影響。先是上白下黑的原始圖像陣列,經過 FT 的頻率域分布。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import src.genpic8 as pic


if __name__ == '__main__':
    img = pic.v_half()
    fft = np.fft.fft2(img)
    amp_spectrum_nl = np.abs(np.fft.fftshift(fft))
    amp_spectrum = amp_spectrum_nl

    plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122), plt.imshow(amp_spectrum, cmap='gray')
    plt.title('v_half'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.show()

    print('end')

結果如下圖
Numpy 傅立葉變換 np.fft (3) 低頻的位置與原始圖像的關係
下圖是頻率數據
Numpy 傅立葉變換 np.fft (3) 低頻的位置與原始圖像的關係

然後,我們換成左白右黑的圖。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import src.genpic8 as pic


if __name__ == '__main__':
    img = pic.h_half()
    fft = np.fft.fft2(img)
    amp_spectrum_nl = np.abs(np.fft.fftshift(fft))
    amp_spectrum = amp_spectrum_nl

    plt.subplot(121), plt.imshow(img, cmap='gray', vmin=0, vmax=255)
    plt.title('Input Image'), plt.xticks([]), plt.yticks([])
    plt.subplot(122), plt.imshow(amp_spectrum, cmap='gray')
    plt.title('v_half'), plt.xticks([]), plt.yticks([])

    plt.show()

    print('end')

Numpy 傅立葉變換 np.fft (3) 低頻的位置與原始圖像的關係
下圖是頻率數據
Numpy 傅立葉變換 np.fft (3) 低頻的位置與原始圖像的關係

結論
透過觀察以兩張圖,我們發現頻率域的分布,和原始圖像變化的方向一致,比如第一張圖,變化的方白是上下,頻率的分布是直向。第二張圖變化的方向是左右,頻率的分布為橫向。

下一篇我們觀黑白交錯的原始圖像會產生什麼樣的頻率分布


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