scipy.ndimage.
fourier_gaussian#
- scipy.ndimage.fourier_gaussian(input, sigma, n=-1, axis=-1, output=None)[来源]#
多维高斯傅里叶滤波器。
此数组与高斯核的傅里叶变换相乘。
- 参数：
- inputarray_like
输入数组。
- sigma浮点数或序列
高斯核的sigma值。如果为浮点数，则sigma对于所有轴都是相同的。如果为序列，则sigma必须包含每个轴的一个值。
- n整数，可选
如果n为负值（默认），则输入被假定为复数FFT的结果。如果n大于或等于零，则输入被假定为实数FFT的结果，并且n表示沿实数变换方向变换前数组的长度。
- axis整数，可选
实数变换的轴。
- outputndarray，可选
如果给出，则过滤输入的结果将放置在此数组中。
- 返回：
- fourier_gaussianndarray
经过滤波的输入。
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()
