Numpy 傅立葉變換 np.fft (5) 低頻的位置與原始圖像的關係

大叔的python之路 andy 1年前 (2021-07-19) 383次浏览 已收录 0个评论 扫描二维码

Numpy 傅立葉變換 np.fft (5) 低頻的位置與原始圖像的關係
先看柱狀的原始圖

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


if __name__ == '__main__':
    img = pic.backslash()
    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')

運行結果如下
Numpy 傅立葉變換 np.fft (5) 低頻的位置與原始圖像的關係
頻率數據如下
Numpy 傅立葉變換 np.fft (5) 低頻的位置與原始圖像的關係

接下來是相同的原始圖片,進行旋轉

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


if __name__ == '__main__':
    img = pic.pillar()
    from scipy.ndimage import rotate
    img = rotate(img, angle=45)

    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()

此處,我們使用 scipy.ndimage 來做旋轉。運行結果如下
Numpy 傅立葉變換 np.fft (5) 低頻的位置與原始圖像的關係
頻率分布如下
Numpy 傅立葉變換 np.fft (5) 低頻的位置與原始圖像的關係

結論
我們將原來的柱狀圖像進行旋轉後產生第二張圖。觀察到頻率分布的結果也是旋轉後的結果。經過數次的實驗測試,我們對於傅立葉變換 FT 所產生的頻率數據有更加深刻的概念,可以此為基礎進行傅立葉相關應用操作。


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