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。

将数组与给定大小的框的傅里叶变换相乘。

参数:

inputarray_like

输入数组。

sizefloat 或 sequence

用于滤波的框的大小。 如果是 float，则 size 对于所有轴都相同。 如果是 sequence，则 size 必须包含每个轴一个值。

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，则将滤波后的输入结果放入此数组中。

返回:

fourier_uniformndarray

滤波后的输入。

示例

在您的浏览器中尝试一下！

>>> 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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