scipy.ndimage.
fourier_gaussian#
- scipy.ndimage.fourier_gaussian(input, sigma, n=-1, axis=-1, output=None)[source]#
多维高斯傅里叶滤波器。
数组乘以高斯核的傅里叶变换。
- 参数：
- inputarray_like
输入数组。
- sigmafloat 或 序列
高斯核的 sigma。如果为浮点数，则 sigma 对所有轴相同。如果为序列，则 sigma 必须包含每个轴的一个值。
- nint, 可选
如果 n 为负数（默认值），则假定输入是复数 fft 的结果。如果 n 大于或等于 0，则假定输入是实数 fft 的结果，n 给出沿实数变换方向变换前数组的长度。
- axisint, 可选
实数变换的轴。
- outputndarray, 可选
如果给出，则将输入滤波的结果放置在这个数组中。
- 返回值：
- fourier_gaussianndarray
过滤后的输入。
示例
>>> from scipy import ndimage, datasets >>> import numpy.fft >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ascent = datasets.ascent() >>> input_ = numpy.fft.fft2(ascent) >>> result = ndimage.fourier_gaussian(input_, sigma=4) >>> result = numpy.fft.ifft2(result) >>> ax1.imshow(ascent) >>> ax2.imshow(result.real) # the imaginary part is an artifact >>> plt.show()
