导包，np
从numpy.fft导入fft、ifft
导入图片库PIL中的Image
In [1]:
import numpy as np
#导入傅里叶函数,fft,ifft你操作
from numpy.fft import fft,ifft
#真实世界，时域 ndarray
#规律，频域 高低，
from PIL import Image
第一步读取数据
In [2]:
cat = Image.open('cat.png')
In [3]:
cat
Out[3]:
转换成int类型数据，int8 == 128
In [ ]:
cat.tobytes()
In [4]:
#cat.tobytes()字节，8位 ----->对应最大的数字：-127 - 127
cat_data = np.fromstring(cat.tobytes(),dtype=np.int8)
display(cat_data.shape,cat_data)
(998640,)
array([ -25, -70, -125, ..., -68, 95, 62], dtype=int8)
傅里叶转换,傅里叶转换的结果包含实数，和虚数
In [5]:
cat_data_fft = fft(cat_data)
#真实数据，变换成了频率，频域
cat_data_fft
Out[5]:
array([-1569123.00000000 +0.j ,
-7005918.98362136+12604783.28030717j,
-2819481.22749804 +8877463.78907501j, ...,
622731.56198530 -2775345.73593521j,
-2819481.22749811 -8877463.789075j ,
-7005918.98362145-12604783.28030712j])
In [ ]:
# -7005918.98362136+12604783.28030717j 实数+虚数
# x^2 = 4 ---> -2 / 2
# x^2 = -4 --->虚数
将傅里叶的数据去除低频的波,设置为0
np.where(np.abs(fft_result)<1e5,0,fft_result)
In [8]:
#条件
cond = np.abs(cat_data_fft)<1e5
#根据条件获取索引
inds = np.where(cond)
#修改,将低频数据，设置为0
cat_data_fft[inds] = 0
使用傅里叶进行反转
In [9]:
cat_data_ifft = ifft(cat_data_fft)
cat_data_ifft
Out[9]:
array([-31.23561646 +8.45787086e-13j, 39.44677252 -4.60382931e-13j,
-31.55753180 -3.59976481e-13j, ..., -17.97882673 +8.77398889e-13j,
56.94689652 -3.10200458e-13j, -4.95576222 -8.60253380e-13j])
获取实数
np.real()
In [10]:
cat_data_real = np.real(cat_data_ifft)
cat_data_real
Out[10]:
array([-31.23561646, 39.44677252, -31.5575318 , ..., -17.97882673,
56.94689652, -4.95576222])
去除小数部分
In [13]:
cat_data_result = np.int8(cat_data_real)
将一维的数组，通过Image进行转换,图片
In [14]:
cat_data_result.shape
Out[14]:
(998640,)
In [15]:
cat_data_result
Out[15]:
array([-31, 39, -31, ..., -17, 56, -4], dtype=int8)
In [17]:
cat_outline = Image.frombytes(mode = cat.mode,size=cat.size,data=cat_data_result)
In [18]:
cat_outline
Out[18]:
In [16]:
cat
Out[16]:
显示图片
In [ ]: