scipy.ndimage.

fourier_uniform

scipy.ndimage.fourier_uniform(input, size, n=-1, axis=-1, output=None)

多维均匀傅里叶滤波器。

数组乘以给定大小的方框的傅里叶变换。

参数:

inputarray_like

输入数组。

sizefloat 或序列

用于过滤的方框大小。如果为浮点数，则 size 对所有轴都相同。如果为序列，则 size 必须包含每个轴的一个值。

nint，可选

如果 n 为负（默认），则假设输入是复数 fft 的结果。如果 n 大于或等于零，则假设输入是实数 fft 的结果，而 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，则将过滤输入的结果放置在这个数组中。

返回值:

fourier_uniformndarray

过滤后的输入。

示例

在你的浏览器中尝试它！

>>> 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_uniform(input_, size=20)
>>> result = numpy.fft.ifft2(result)
>>> ax1.imshow(ascent)
>>> ax2.imshow(result.real)  # the imaginary part is an artifact
>>> plt.show()

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