scipy.ndimage.
fourier_uniform#
- scipy.ndimage.fourier_uniform(входные данные, размер, n=-1, ось=-1, вывод=None)[источник]#
Многомерный равномерный фильтр Фурье.
Массив умножается на преобразование Фурье окна заданного размера.
- Параметры:
- входные данныеarray_like
Входной массив.
- размерfloat или последовательность
Размер окна, используемого для фильтрации. Если float, размер одинаков для всех осей. Если последовательность, размер должен содержать одно значение для каждой оси.
- nint, необязательный
Если n отрицательно (по умолчанию), то предполагается, что входные данные являются результатом комплексного БПФ. Если n больше или равно нулю, предполагается, что входные данные являются результатом вещественного преобразования Фурье, и n дает длину массива до преобразования вдоль направления вещественного преобразования.
- осьint, необязательный
Ось реального преобразования.
- выводndarray, необязательно
Если задан, результат фильтрации входных данных помещается в этот массив.
- Возвращает:
- fourier_uniformndarray
Отфильтрованный вход.
Примеры
>>> 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()
