import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt x = np.linspace(-10, 10, 1000)
a = np.cos(x)
b = a + np.cos(3 * x)
# d = np.log(x)
c = b + np.cos(7 * x)
d = c - np.cos(10 * x)
plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot(x, a, label='$cos(x)$', color='green', linewidth=1)
plt.title("cosx")
plt.xlim(-2, 2)
plt.ylim(-3, 3)
plt.subplot(2, 2, 2)
plt.plot(x, b, label='$cos(x)+cos(3x)$', color='red', linewidth=1)
plt.title("cosx+cos(3x)")
plt.xlim(-2, 2)
plt.ylim(-3, 3)
plt.subplot(2, 2, 4)
plt.plot(x, d, label='$cos(x)+cos(3x)+cos(7x)$', color='blue', linewidth=1)
plt.title("cosx+cos(3x)+cos(7x)-cos(10x)")
plt.xlim(-2, 2)
plt.ylim(-3, 3)
plt.subplot(2, 2, 3)
plt.plot(x, c, label='$cos(x)+cos(3x)+cos(7x)$', color='black', linewidth=1)
plt.title("cosx+cos(3x)+cos(7x)")
plt.xlim(-2, 2)
plt.ylim(-3, 3)
plt.show()

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('learn.jpg', 0) #直接读为灰度图像
f = np.fft.fft2(img) #做频率变换
fshift = np.fft.fftshift(f) #转移像素做幅度普
s1 = np.log(np.abs(fshift))#取绝对值:将复数变化成实数取对数的目的为了将数据变化到0-255
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('original')
plt.subplot(122)
plt.imshow(s1,'gray')
plt.title('center')
plt.show()

import cv2 as cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
img = cv.imread('learn.jpg', 0) #直接读为灰度图像
img=cv.resize(img,(10,10))
f = np.fft.fft2(img) #做频率变换
fshift = np.fft.fftshift(f) #转移像素做幅度普
s1 = np.log(np.abs(fshift))#取绝对值:将复数变化成实数取对数的目的为了将数据变化到0-255
plt.subplot(121)
plt.imshow(img, 'gray')
plt.title('original')
plt.subplot(122)
plt.imshow(s1,'gray')
plt.title('center')
plt.show()
print(img)
print('\n')
print(f)
print('\n')
print(fshift)
print('\n')
print(s1)

基于python的图像傅里叶处理的更多相关文章

  1. 基于Python & Opencv 图像-视频-处理算法

    Alg1:图像数据格式之间相互转换.png to .jpg(其他的请举一反三) import cv2 import glob def png2jpg(): images = glob.glob('*. ...

  2. 【Machine Learning】决策树案例:基于python的商品购买能力预测系统

    决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本 ...

  3. 基于Python使用SVM识别简单的字符验证码的完整代码开源分享

    关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作 ...

  4. 【笔记】基于Python的数字图像处理

    [博客导航] [Python相关] 前言 基于Python的数字图像处理,离不开相关处理的第三方库函数.搜索网络资源,列出如下资源链接. Python图像处理库到底用哪家 python计算机视觉编程— ...

  5. 数据分析:基于Python的自定义文件格式转换系统

    *:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* ...

  6. 基于Python的频谱分析(一)

    1.傅里叶变换  傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁,在频域里可以更方便的进行一些分析.傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析,简单说就是具有一定周期性的信号,因为傅里叶变换采取的是有限取样的 ...

  7. 基于Python的卷积神经网络和特征提取

    基于Python的卷积神经网络和特征提取 用户1737318发表于人工智能头条订阅 224 在这篇文章中: Lasagne 和 nolearn 加载MNIST数据集 ConvNet体系结构与训练 预测 ...

  8. 基于LSB的图像数字水印实验

    1. 实验类别 设计型实验:MATLAB设计并实现基于LSB的图像数字水印算法. 2. 实验目的 了解信息隐藏中最常用的LSB算法的特点,掌握LSB算法原理,设计并实现一种基于图像的LSB隐藏算法. ...

  9. Photoshop中磁力套索的一种简陋实现(基于Python)

    经常用Photoshop的人应该熟悉磁力套索(Magnetic Lasso)这个功能,就是人为引导下的抠图辅助工具.在研发领域一般不这么叫,通常管这种边缘提取的办法叫Intelligent Sciss ...

随机推荐

  1. 记录OKR在小公司实施的一次经历

    00 前言 前段时间看了本书叫<OKR工作法>,顺便了解了一下OKR的相关知识,感觉这个起源于英特尔公司的东西,正是为那种小而美的团队准备的好东东.如果你还不知道什么是OKR,那我给你个传 ...

  2. matlab-fsolve函数求解多元非线性方程

    记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) m ...

  3. docker nginx 命令。

    docker run -d -p 80:80 -p 443:443 --name baiqian.site --restart=always -v ~/wwwroot/layx:/usr/share/ ...

  4. git blame (10)

    git blame system_server.c 每一行提交的sha ,作者,提交的日期及提交的信息

  5. Pandas | GroupBy 分组

    任何分组(groupby)操作都涉及原始对象的以下操作之一: 分割对象 应用一个函数 结合的结果 在许多情况下,我们将数据分成多个集合,并在每个子集上应用一些函数.在应用函数中,可以执行以下操作: 聚 ...

  6. nexus pip proxy config

    nexus pip proxy config config for linux touch config touch ~/.pip/pip.conf content [global] index-ur ...

  7. ESA2GJK1DH1K升级篇: IAP详解

    前言: 源码下载链接: https://gitee.com/yang456/STM32_IAP_Learn.git 后期所有出售的升级程序皆在此代码之上进行优化和开发 请必须把此文章各个的地方的说明看 ...

  8. 【BZOJ3508】开灯

    [BZOJ3508]开灯 题面 bzoj 题解 其实变为目标操作和从目标操作变回来没有区别,我们考虑从目标操作变回来. 区间整体翻转(\(\text{Xor}\;1\))有点难受,我们考虑将这个操作放 ...

  9. JS获取对象属性名小结

    最近面试遇到问如何获取对象全部属性名的方法,总结一下: 对象属性类型分类: 1.ESMAScript分类 数据类型 又分为可枚举和不可枚举类型 访问器类型 2.上下文分类 原型属性 实例属性 1.列举 ...

  10. 实例解读什么是Redis缓存穿透、缓存雪崩和缓存击穿

    from:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1619572269435584821&wfr=spider&for=pc Redis缓存的使用,极大的提升 ...