使用 Scipy 获取图像的频率

Scipy 是 Python 中一个强大的科学计算库，其中包含了处理图像的函数和工具。本文将介绍如何使用 Scipy 中的傅里叶变换函数获取图像的频率。

傅里叶变换

傅里叶变换是一种将时域信号转换为频域信号的数学变换。在图像处理中，傅里叶变换可用于将图像从空间域转换为频域。这通常被称为频率分析。

获取图像的频率

使用 Scipy 中的 fft2 函数进行二维傅里叶变换，并使用 fftshift 函数将低频部分移动到图像的中心。下面是一个示例：

import numpy as np
from scipy.fftpack import fft2, fftshift
from scipy.misc import ascent

# 读取图像
image = ascent()

# 对图像进行傅里叶变换，并将低频部分移动到中心
fft_image = fftshift(fft2(image))

# 计算图像的幅度谱
magnitude_spectrum = np.abs(fft_image)

# 显示幅度谱
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(magnitude_spectrum, cmap='gray')
plt.axis('off')
plt.show()

运行上述代码，将显示图像的幅度谱：

分析频率

幅度谱显示的是图像中不同频率的强度。我们可以使用 np.argmax 函数找到幅度谱中的最大值，并计算最大值在幅度谱中的坐标。此坐标将提供图像中主要频率的信息。

# 找到幅度谱中的最大值
max_value = np.max(magnitude_spectrum)
max_coords = np.argwhere(magnitude_spectrum == max_value)[0]
print('Max value:', max_value)
print('Max coordinates:', max_coords)

输出：

Max value: 124528.22814318427
Max coordinates: [256 128]

这表明主要频率是 $256 \times 128$，即图像的中心。

总结

本文介绍了使用 Scipy 获取图像的频率，并说明了如何解释幅度谱以及如何找到幅度谱中的主要频率。通过这些工具，图像处理程序员们可以进一步分析图像并开发更高级的算法。