dask_image.ndfourier 包
dask_image.ndfourier 包¶
- dask_image.ndfourier.fourier_gaussian(image, sigma, n=- 1, axis=- 1)[源码]¶
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
image (array_like) – 输入图像。
sigma (float or sequence) – 高斯核的 sigma。如果是浮点数，则 sigma 对所有轴相同。如果是序列，则 sigma 必须包含每个轴的一个值。
n (int, optional) – 如果 n 为负数（默认），则假定图像是复数 fft 的结果。如果 n 大于或等于零，则假定图像是实数 fft 的结果，并且 n 给出在实数变换方向上变换之前的数组长度。
axis (int, optional) – 实数变换的轴。
- 返回值
fourier_gaussian
- 返回类型
Dask 数组
示例
>>> from scipy import ndimage, misc >>> import numpy.fft >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ascent = misc.ascent() >>> image = numpy.fft.fft2(ascent) >>> result = ndimage.fourier_gaussian(image, sigma=4) >>> result = numpy.fft.ifft2(result) >>> ax1.imshow(ascent)
- dask_image.ndfourier.fourier_shift(image, shift, n=- 1, axis=- 1)[源码]¶
多维傅里叶移位滤波器。
该数组与移位操作的傅里叶变换相乘。
- 参数
image (array_like) – 输入图像。
shift (float or sequence) – 用于滤波的框的大小。如果是浮点数，则 shift 对所有轴相同。如果是序列，则 shift 必须包含每个轴的一个值。
n (int, optional) – 如果 n 为负数（默认），则假定图像是复数 fft 的结果。如果 n 大于或等于零，则假定图像是实数 fft 的结果，并且 n 给出在实数变换方向上变换之前的数组长度。
axis (int, optional) – 实数变换的轴。
- 返回值
fourier_shift
- 返回类型
Dask 数组
示例
>>> from scipy import ndimage, misc >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> import numpy.fft >>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ascent = misc.ascent() >>> image = numpy.fft.fft2(ascent) >>> result = ndimage.fourier_shift(image, shift=200) >>> result = numpy.fft.ifft2(result) >>> ax1.imshow(ascent) >>> ax2.imshow(result.real) # the imaginary part is an artifact >>> plt.show()
- dask_image.ndfourier.fourier_uniform(image, size, n=- 1, axis=- 1)[源码]¶
多维均匀傅里叶滤波器。
该数组与给定大小的框的傅里叶变换相乘。
- 参数
image (array_like) – 输入图像。
size (float or sequence) – 用于滤波的框的大小。如果是浮点数，则 size 对所有轴相同。如果是序列，则 size 必须包含每个轴的一个值。
n (int, optional) – 如果 n 为负数（默认），则假定图像是复数 fft 的结果。如果 n 大于或等于零，则假定图像是实数 fft 的结果，并且 n 给出在实数变换方向上变换之前的数组长度。
axis (int, optional) – 实数变换的轴。
- 返回值
fourier_uniform – 滤波后的图像。如果 output 作为参数给出，则返回 None。
- 返回类型
Dask 数组
示例
>>> from scipy import ndimage, misc >>> import numpy.fft >>> import matplotlib.pyplot as plt >>> fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2) >>> plt.gray() # show the filtered result in grayscale >>> ascent = misc.ascent() >>> image = numpy.fft.fft2(ascent) >>> result = ndimage.fourier_uniform(image, size=20) >>> result = numpy.fft.ifft2(result) >>> ax1.imshow(ascent) >>> ax2.imshow(result.real) # the imaginary part is an artifact >>> plt.show()