scipy.ndimage.

fourier_gaussian

scipy.ndimage.fourier_gaussian(input, sigma, n=-1, axis=-1, output=None)

多维高斯傅里叶滤波器。

该数组与高斯核的傅里叶变换相乘。

参数:

inputarray_like

输入数组。

sigmafloat 或 sequence

高斯核的 sigma。如果是一个浮点数，则所有轴的 sigma 相同。如果是一个序列，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 大于或等于零，则假定输入是实数 fft 的结果，并且 n 给出了沿实数变换方向变换之前的数组长度。

axisint，可选

实数变换的轴。

outputndarray，可选

如果给定，则过滤输入的結果将放在此数组中。

返回:

fourier_gaussianndarray

过滤后的输入。

示例

在浏览器中尝试！

>>> 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()

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